幾何感知

深度分析

PLATE：幾何感知的高效適配器實現無資料遺忘的持續學習

隨著大型預訓練模型在多任務環境下的應用日增，舊任務資料往往無法取得，導致持續學習面臨遺忘問題。研究提出 PLATE（Plasticity‑Tunable Efficient Adapters），利用模型權重的冗餘性，同時構建受保護的更新子空間與限制更新於冗餘神經元，僅訓練低秩適配器參數。