Novos dados. O mesmo limite de memória.
Enquanto o modelo continua aprendendo, novos exemplos chegam. Só uma seleção limitada de exemplos anteriores pode ficar no buffer de replay.
MEMORYSAFE LABS / PESQUISA EM APRENDIZADO CONTÍNUO
O aprendizado continua. O que fica?
Um modelo não consegue revisitar tudo o que já viu. Estudamos como escolher aquilo a que ele deve retornar.
MVI · PROTECTSCORE · REPLAY
O que merece outra chance?
Por dentro da memória que aprende
Perceber o que pode estar frágil.
O MVI acompanha um sinal suavizado da perda de treinamento de cada exemplo. Esse sinal de vulnerabilidade ajuda a identificar exemplos que merecem ser revisitados.
Dar um motivo à seleção.
O ProtectScore combina MVI com sinais configurados de valor, raridade, criticidade e idade da tarefa. Ele orienta retenção e replay; cotas separadas definem mínimos de retenção para grupos selecionados.
Mudar o que recebe prática.
Com o mesmo limite de memória, exemplos anteriores selecionados voltam ao treinamento junto de novos dados. As perdas no replay atualizam o MVI e alimentam a próxima decisão.
Novos exemplos
Limite fixo de memória⌑ Piso de retenção separado
AnteriorMVI
Raro
Recente
Anterior
Recente
RecenteGNovo
Conhecimento anterior, espaço limitadoA vulnerabilidade fica visívelPrioridade + regras de retençãoExemplos selecionados são revisitados
Modelo em aprendizado
O aprendizado continuaO aprendizado continuaO aprendizado continuaNovos dados + replay
A perda no replay atualiza o MVI
A trilha de auditoria
REGISTROS ILUSTRATIVOS- ADMITA ficaHavia uma vaga disponível.
- REJECTH fica de foraSeu ProtectScore é inferior ao do candidato elegível à substituição.
- EVICTF → GG supera F dentro do mesmo grupo. O piso do grupo de B é preservado.
Os registros podem incluir regra, pontuações, etapa de treinamento e estado do buffer, permitindo examinar a seleção.
CENÁRIO DE PESQUISA · APLICAÇÕES POSSÍVEIS
Onde esquecer tem consequências.
Nossa avaliação de aprendizado contínuo usa imagens médicas. Modelos financeiros, dispositivos de borda e robótica são aplicações possíveis a explorar com parceiros.
IA médica
Casos clínicos raros podem ser sobrescritos à medida que o modelo absorve novos dados.
Priorizar exemplos vulneráveis e clinicamente importantes.
Risco de modelo e retreinamento
Mudanças nos dados podem fazer modelos financeiros antes confiáveis derivarem.
Preservar evidências importantes entre ciclos de retreinamento.
IA de borda
Limites rígidos de armazenamento e computação tornam cada exemplo retido importante.
Alocar memória limitada com intenção.
Robótica
Ambientes novos podem interferir em habilidades já aprendidas.
Proteger capacidades frágeis durante a adaptação.
Esta é uma pesquisa sobre treinamento de modelos. Ela é separada do plugin local gratuito e da versão hospedada em desenvolvimento. Esta página não apresenta resultados de desempenho.