continual-learning
本站收录 14 个带「continual-learning」标签的 AI 开源项目
honchoHoncho 是一个为构建有状态 AI 智能体而设计的记忆库。它解决了智能体在对话或任务中缺乏长期记忆和上下文连续性的问题，让智能体能够记住用户偏好、历史交互和★ 7,397
MetaClawMetaClaw 是一个让 AI 智能体通过对话持续进化的开源框架。它解决的是传统智能体在部署后能力固化、无法从交互中学习的问题。其核心能力是结合元学习、在线学★ 3,492
SkillClawSkillClaw 是一个基于 Python 的智能体技能进化框架，灵感来源于 OpenClaw，旨在让 AI 智能体通过集体智能机制持续进化技能。它解决的是单★ 2,655
awesome-diffusion-categorized这是一个精选扩散模型论文的合集，按子领域分类整理，旨在帮助研究者和开发者快速定位特定方向的学术资源。项目解决了扩散模型论文数量庞大、检索困难的问题，通过系统化的★ 2,224
Awesome-AI-MemoryAwesome-AI-Memory 是一个专注于大模型与智能体记忆领域的精选知识库，由社区持续维护。它系统性地梳理了 LLM Memory 和 Agent Me★ 1,254
Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications这是一个关于模型合并（Model Merging）的精选资源列表，收录了在大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）等领域中模型合并的方法、理论、应用与机遇★ 788
Awesome-Agent-MemoryAwesome-Agent-Memory 是一个聚焦大语言模型（LLM）与多模态模型（MLLM）记忆机制的精选资源列表，系统梳理了长期上下文、检索增强和推理记忆★ 653
TreeLoRATreeLoRA 是 ICML 2025 论文的 PyTorch 实现，面向持续学习（Continual Learning）场景，提出一种基于层级梯度相似性树的★ 350
LoRILoRI 是一个针对多任务低秩适配（LoRA）的改进方法，旨在解决多任务学习中的跨任务干扰问题。它通过引入任务特定的低秩子空间和正交化约束，减少不同任务在参数更★ 174
awesome-lifelong-learning-methods-for-llm这是一个精选资源列表，汇集了大语言模型（LLM）终身学习领域的综述、论文和资源，并持续更新。它旨在解决LLM在部署后如何持续学习新知识、适应新任务而不遗忘旧知识★ 168
Lifelong-nnUNetLifelong-nnUNet 是一个基于 nnU-Net 的医学图像分割框架，专门解决传统分割模型在持续学习场景中的灾难性遗忘问题。它允许模型在多个医学影像数★ 163
FLNKFLNK（Federated Learning with New Knowledge）是一个探索将新知识融入现有联邦学习系统的开源研究项目。它旨在解决联邦学习系★ 88
PSECPSEC是一个面向智能体（Agent）的技能扩展与组合框架，其核心思想是在参数空间中实现技能的动态扩展与灵活组合。它解决的是智能体在面对新任务时，如何高效复用已★ 67
codebase-for-incremental-learning-with-llm这是一个用于大语言模型增量学习的开源代码库，由ACL 2024相关论文官方发布，包含三篇工作的实现：一是“Learn or Recall?”研究，探讨在预训练语★ 63