在不断变化的世界中，AI 模型需要采用连续学习（CL）方法来适应有效。想象一个园林机器人，它根据一个季节中收集的数据来浇水植物。随着花园因花开而变化，机器人无法识别新的环境，难以执行任务。从头重新训练模型既昂贵又不切实际，特别是在没有历史数据的情况下。使用新样本微调模型可能会导致灾难性遗忘，即以前学到的技能被遗忘。连续学习提供了一种替代方法，通过平衡模型稳定性（保留旧信息）和可塑性（适应新数据）。 CL 方法包括基于正则化的方法，它们将术语添加到损失函数中，以平衡旧任务和新任务；基于回放的方法，它们使用历史数据来减少遗忘；基于优化的方法，它们调整优化方法以跨任务保持性能；基于表示的方法，它们开发健壮的特征表示；基于架构的方法，它们在网络中分配新任务特定的子空间。评估 CL 模型涉及到总体性能、记忆稳定性和学习可塑性的评估。 尽管 CL 具有优势，但它还没有被普遍采用，因为解释性有限、合成基准不反映现实场景和对存储而不是计算成本的关注。然而，CL 解决了数据分布变化的显著挑战，为经济和环境效益提供了减少大规模重新训练的需求。 CL 方法对各种应用都有益，如模型编辑、为特定用户个性化模型、在设备上学习、使用最少更新快速重新训练和在非平稳环境中的强化学习。改进 CL 方法可以使 AI 模型更加可访问、可持续和多样化，促进更广泛的采用和在动态环境中的更好性能。