https://www.neican.ai/tags/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Recent content in 人工智能演进 on AI内参 Hugo zh-cn Tue, 19 May 2026 18:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260519181004534-1/ Tue, 19 May 2026 18:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260519181004534-1/ 伯克利提出的FST框架通过模拟大脑的快慢记忆分层，解决了大模型持续学习中的可塑性丢失与灾难性遗忘难题。这一技术革新将推动AI从“冻结的预训练模型”向具备实时适应能力的动态智能系统转型。