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新‘Test-Time Training’方法让 AI 在不大幅提升推理成本的情况下持续学习
斯坦福大学和 Nvidia 的研究人员的一项新研究提出了一种方法,使 AI 模型在部署后能够继续学习——且不会增加 inference 成本。
斯坦福大学和 Nvidia 的研究人员的一项新研究提出了一种方法,使 AI 模型在部署后能够继续学习——且不会增加 inference 成本。
想象一下,一个 AI 不仅仅把信息存储在 static memory bank 中,而是随着处理长文档而实际提升其 internal understanding。
学习如何通过持续学习的 LLM 成为一名高效工程师。文章《How to Maximize Agentic Memory for Continual Learning》首次发表于 Towards...
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AI模型在日常设备中的广泛应用凸显了一个关键挑战:预测错误会降低用户体验。虽然现有的解决方案……