Incremental(增量学习)是机器学习领域中一种让模型能够持续学习新知识而不遗忘已学内容的技术方法。2023年以来，这一技术在边缘计算、计算机视觉和自然语言处理等多个领域取得了显著进展。
Incremental Learning 近期进展
当前焦点与观察点
增量学习技术正朝着更高效、更轻量化的方向发展，特别是在边缘计算场景中展现出巨大潜力。当前研究焦点集中在解决模型灾难性遗忘问题、提升少样本学习能力以及优化计算资源利用效率。随着大语言模型参数规模不断增长，增量学习技术将在降低训练成本和提高模型适应性方面发挥关键作用。未来，增量学习与联邦学习、持续学习等范式的结合可能成为新的研究趋势，为人工智能系统的自主学习能力提供更强支撑。