#元学习

一篇把在线学习拆成潜空间卡尔曼滤波的论文，AURA 单步就能适配新分布，做流式数据自适应的可以看看。

这篇论文讲怎么解决图数据里类别不平衡的问题，NodeImport能动态挑出重要节点，不用重新生成太多假数据，效果还比现有方法好。做图神经网络、节点分类的可以看看方法细节。

论文证明神经网络还解不开这个经典难题

心脏模拟领域终于有了能应对临床数据流变化的方案——CoMetaPNS解决了灾难性遗忘问题，做个性化医疗模拟或心脏电生理研究的团队可以直接参考其持续学习框架。

该工作为奖励不可验证的长期任务提供了结构化强化学习新思路，通过评分标准统一策略执行、评判反馈和智能体记忆，对复杂研究智能体训练具有实践指导意义。