self-evolving model（自演化模型）

传统机器学习模型一旦训练完成便固定不变，难以应对数据分布漂移或新任务。自演化模型通过持续学习、元学习、神经架构搜索等技术，使模型能在运行中不断调整参数甚至结构。关键挑战包括灾难性遗忘、稳定性-可塑性困境以及安全可控的自我更新机制。代表性工作有渐进式神经网络、弹性权重巩固以及基于强化学习的自我修改策略。该方向对构建长期自主的AI系统至关重要，在个性化推荐、机器人控制和开放域对话中具有广阔前景。