学者提议用权重空间编程增强大模型持续学习

AI研究者Michael D. Vasser（帖子署名Michael Moor）提出以权重空间编程（WSP）增强大模型的自检与持续学习能力。该方案可在教师模型自身运行时用于递归自我改进、测试时自适应和持续学习，研究者认为这可能为大模型自省提供一条新路径。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。