在人工智能领域,对话系统面临着一个根本性挑战:当系统需要学习新领域知识时,往往会急剧丢失原有对话能力。这种现象被称为"灾难性遗忘",其本质是神经网络参数在优化过程中对旧任务表征的覆盖。传统微调方法在医疗问诊系统升级为多专科支持场景中,测试数据显示原有科室的准确率会从92%骤降至47%,这严重制约了对
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在人工智能领域,对话系统面临着一个根本性挑战:当系统需要学习新领域知识时,往往会急剧丢失原有对话能力。这种现象被称为"灾难性遗忘",其本质是神经网络参数在优化过程中对旧任务表征的覆盖。传统微调方法在医疗问诊系统升级为多专科支持场景中,测试数据显示原有科室的准确率会从92%骤降至47%,这严重制约了对