arXiv ID:
2605.14364
arXiv 提交日期: 2026-05-14
MoRe:针对序列数据的模块化表征以实现原则性持续表征学习 / MoRe: Modular Representations for Principled Continual Representation Learning on Squantial Data
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为MoRe的框架,通过模仿人脑的模块化结构,将学习到的知识自动分解为通用和专用两个层次的可识别模块,使得模型在吸收新信息时能精准地只更新或扩展相关模块而不破坏旧知识,从而在序列数据上实现了更好的持续学习效果。