การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและยุค AI หลังยุคโมโนลิธ

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องแยกไม่ออกจากความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง เพราะต้นทุนของการจดจำขยายตามขอบเขต: เมื่อบริบทเพิ่มขึ้น KV cache จะเติบโตแบบเชิงเส้นและอาจมีขนาดเกินน้ำหนักโมเดลทั้งหมด ดังนั้นข้อมูลจึงต้องย้ายจากระดับโทเค็นเข้าสู่น้ำหนัก การเชี่ยวชาญเฉพาะงานได้รับการแก้ไขแล้วเป็นหลักผ่านไปป์ไลน์การปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง ขณะที่การคงอยู่แบบครั้งเดียวที่มีขอบเขตกว้าง ข้อมูลป้อนกลับเบาบาง ยังคงเป็นปัญหาที่ยาก