09:41官方账号arXiv cs.LG@Louis Mouchon这篇论文提出,编码器隐空间上的小预测器计算的惊喜信号,既能作为可塑性门控,也能支持元认知。在第一个系统中,基于DINOv2或I-JEPA骨架的非参数情景记忆在持续学习1000类ImageNet时,通过离线复述分别恢复17.7和51.3个百分点的旧类保留率。第二个系统将相同信号用于视觉语言模型,使其在已知概念时断言、陌生时拒绝并请求解释,AUROC达0.966。经过睡眠阶段后,系统能回忆99.2%的教过事实,而基线模型为0%。论文DINOv2I-JEPAImageNet持续学习元认知推荐理由:这篇论文用同一个惊喜信号同时解决了持续学习的灾难性遗忘和VLM的元认知问题,效果很漂亮,值得做记忆或VLM的朋友看看。原文