持续学习范式转移：从参数中心化走向系统级适应
CASIA · hf · 2026-08-07
本文探讨了持续学习领域的深刻范式转变，指出其正从传统的“参数中心化”模型适应机制，逐步过渡到更广泛的“系统级适应”。
- 传统局限：经典方法主要依赖参数调整、架构设计和训练策略来更新知识。
- 新兴机制：策略学习扩展了更新空间，测试时训练将学习延伸至推理阶段，而外部组件（如记忆、技能库和交互协议）则打破了静态参数的限制。
- 三维分析框架：作者通过三个维度系统梳理了这一演变：
- How：涵盖离线、在线及超越梯度的优化机制。
- When：横跨预训练、后训练及推理阶段的演进。
- Where：界定内部参数更新与外部结构约束的边界。
文章基于该三维框架综述了代表性方法，并讨论了伴随范式转移而来的核心挑战与未来方向。
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