人类可以在一生中一连学习新知识，，，，，而不会容易遗忘已有手艺。 。。 。。 。然而对 AI 模子而言，，，，，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模子学习新使命时，，，，，参数更新往往会笼罩历史知识，，，，，爆发经典的 “灾难性遗忘” 难题。 。。 。。 。一连学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究偏向。 。。 。。 。
其中，，，，，类增量学习（Class-Incremental Learning, CIL）是一项极具挑战性的一连学习问题：模子需要一连学习新种别，，，，，同时坚持对历史类别的准确识别能力。 。。 。。 。近年来，，，，，借助大规模预训练模子（Pre-trained Model, PTM）的富厚先验知识，，，，，CIL 取得了长足前进。 。。 。。 。然而，，，，，现有要领大多只在极短的使命序列上举行验证，，，，，例如5-20个使命。 。。 。。 。一旦使命数目扩展至上百个，，，，，性能就会显著下滑甚至瓦解。 。。 。。 。真实天下中，，，，，一个恒久运行的系统往往需要一直地学习新知识新看法，，，，，这一鸿沟亟待填补。 。。 。。 。
克日，，，，，来自香港大学的研究团队提出了一种全新的一连学习范式CaRE(ScalableContinual Learner with efficient Bi-LevelRouting Mixture-of-Experts)，，，，，首次将一连学习乐成扩展到包括300 个以上非重叠使命的超长序列，，，，，并在性能上大幅逾越了现有的基线算法。 。。 。。 。别的，，，，，团队还全心构建了一个极具挑战性的超长序列评测数据集OmniBenchmark-1K。 。。 。。 。代码和数据已经所有开源！
缺乏多使命知识互补： 随着使命序列的增添，，，，，新使命很有可能包括与历史使命语义相关的种别（例如差别种类的动物）。 。。 。。 。因此，，，，，模子需要具备一种能力：在区分猫和狗时，，，，，自动从历史的 “动物相关” 使命中提取特征，，，，，而不是从绝不相关的 “修建物” 使命中提取 。 。。 。。 。
缺乏逐层动态决议能力：深度模子在差别深度的网络层中具有差别粒度的语义信息。 。。 。。 。因此，，，，，每一其中心层都需要动态地检索和注入对自己定制化的知识，，，，，来输出适配目今层信息的表征。 。。 。。 。
评测数据集 “不敷长”：现有的常用一连学习数据集（如 ImageNet-R）种别有限，，，，，通常只能支持短序列使命的评测，，，，，这使得现有要领在真实天下中的长程体现成谜 。 。。 。。 。
关于恣意输入，，，，，BR-MoE 将其 [CLS] Token 送入所有历史使命的类感知器，，，，，逐网络层盘算每个使命对应的展望熵值。 。。 。。 。熵越低，，，，，说明该使命与目今输入的语义漫衍越靠近、越可能是准确的源使命。 。。 。。 。据此，，，，，BR-MoE 动态选取熵值最小的 Top-M 个路由网络，，，，，整个历程无需显式使命标签，，，，，且每一层都自力执行这套选择逻辑，，，，，实现了逐层自顺应的动态路由。 。。 。。 。
激活的路由网络为其名下的专家适配器天生动态的权重分数，，，，，选出Top-K 个最相关的专家举行加权融合，，，，，提取具有判别性和互补性的知识。 。。 。。 。与此同时，，，，，一个通过 EMA 机制一连更新的共享专家始终加入盘算，，，，，确保全局跨使命通用知识的一连积累与注入。 。。 。。 。
两阶段设计的直觉在于：第一阶段找到 “最相关使命群”，，，，，第二阶段在相关使命群内精选互补专家举行融合。 。。 。。 。这种多个路由网络和专家的协同激活与盘算，，，，，让模子不但能够动态的输出最适配目今输入的 “判别性特征”，，，，，还能进一步检索相关的 “互补性特征”，，，，，从而形成强盛的 “周全性特征”。 。。 。。 。别的，，，，，由于每一层都自力执行这套机制，，，，，模子从浅层模式到深层语义均具备自顺应知识检索能力。 。。 。。 。更多手艺细节请参考原文。 。。 。。 。
该数据集从 OmniBenchmark-V2 精选1000 个种别，，，，，包括约190,000 张图像，，，，，横跨鸟类、食物、植物、行动等 21 个差别视觉领域，，，，，且已经扫除与 ImageNet 的重叠数据，，，，，确保无缝使用 ImageNet 预训练模子，，，，，为数百使命规模的一连学习评测提供了坚实的测试平台。 。。 。。 。相比之下，，，，，常用基准数据集例如 ImageNet-R 只有 200 个种别，，，，，无法支持超长序列的场景；；而 OmniBenchmark-1K 含有 1000 个种别，，，，，允许将使命数目上升至 100、200 以致 300 以上，，，，，真正有用地测评模子应对极长使命序列的一连学习能力。 。。 。。 。
研究团队将 CaRE 与多个强盛的一连学习要领举行了周全临比，，，，，在 OmniBenchmark-1K 上，，，，，团队设置了100 使命、151 使命、200 使命，，，，，甚至拓展到了 301 使命的超长序列。 。。 。。 。值得关注的是，，，，，一些在短序列中体现精彩的要领在长序列中性能急剧瓦解，，，，，充分袒露了现有要领在可扩展性方面的固有瓶颈，，，，，而 CaRE 始终坚持稳健的学习轨迹。 。。 。。 。
浅层网络 “通用”，，，，，深层网络 “专一”：在网络的浅层（如 Layer#3/6），，，，，少数专家会被高频挪用，，，，，由于它们提取的是通用的底层视觉特征（如边沿、纹理） ；；而在网络的深层（如 Layer 12），，，，，激活模式变得很是希罕且具有高度的 “使命特异性”，，，，，这与网络深层需要提取高层笼统语义举行准确分类的使命完善契合 。 。。 。。 。
测试时的知识穿越：在推理阶段，，，，，纵然处理早期的使命，，，，，模子也会动态挪用从后续使命学到的互补专家知识。 。。 。。 。这证实晰 BR-MoE 赋予了模子在测试阶段无邪整合全局知识的能力 。 。。 。。 。
CaRE 是现在首个被系统验证能在 300 + 无重叠使命上稳健运行的一连学习要领，，，，，同时在经典短序列设置中坚持周全领先。 。。 。。 。提出的 BR-MoE 机制统一了判别性与周全性两大表征目的，，，，，并将动态知识检索能力注入每一个网络层，，，，，构建了一个强盛且可扩展一连学习系统。 。。 。。 。别的，，，，，CaRE 的双层路由思绪理论上可以应用于跨模态一连学习，，，，，如图像、语言和音频的联合序列学习，，，，，有望成为下一个 “风口”。 。。 。。 。
在 AI 模子向恒久安排迈进确当下，，，，，我们希望 CaRE 及配套的 OmniBenchmark-1K 基准能够为探索一连学习提供有价值的参考。 。。 。。 。同时，，，，，我们也期待这项事情能够激励更多研究者投身于构建真正能 “越学越强” 的一连学习系统。 。。 。。 。
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