EMNLP 持续学习研究呼吁兼顾稳定性、可塑性与社会结果

一项 EMNLP 持续学习研究呼吁新方法在平衡稳定性与可塑性时纳入社会结果，相关论文与代码均已公开。研究指出，群体间差异会随方法和数据集变化，人口标签又属于敏感信息，因此团队仅将其用于测试。论文第一作者为 Kajaree Das，合作者包括 Oliver Böse、Subarnaduti Paul 和 Gabriel Storch。