脑启发层次模块化实现通用持续学习
原文标题：Brain-Inspired Hierarchical Modularity for General Continual Learning
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论文受果蝇学习与记忆系统启发，提出层次模块化原则，通过专家专精与集成整合协调冲突经验的分离与兼容经验的融合。方法以轻量模块化适配预训练基础模型，在视觉识别、视觉语言理解、视频理解与具身操作等任务上持续提升，具身操作增益超 50 个百分点。
- 问题
- 在线、无边界、不确定数据流下的通用持续学习。
- 方法
- 受果蝇学习记忆系统启发，用层次模块化：随机扩展做专家路由，跨时空尺度做模块集成，轻量适配预训练基础模型。
- 结果
- 具身操作任务上比无回放方法提升超50个百分点
- 影响
- 为在线持续学习提供可落地的模块化适配方案，适合需长期演进而非离线分任务训练的产品。
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