导读 人工智能的核心技术在于其在学习新信息的同时保留现有知识的能力。这种能力对于人工智能系统在各种应用中有效发挥作用至关重要，就像人类在...
人工智能的核心技术在于其在学习新信息的同时保留现有知识的能力。这种能力对于人工智能系统在各种应用中有效发挥作用至关重要，就像人类在获取新经验的同时回忆过去的经验一样。
韩国蔚山国立科学技术研究院人工智能研究生院的 Seungryul Baek 教授及其研究团队开发了一种名为基于稳定性扩散的深度生成重放(SDDGR)的新技术，该技术使人工智能能够在保留现有知识的同时学习新信息。这项研究发表在arXiv预印本服务器上。
SDDGR 技术以其无处不在的有效性改变了日常生活的各个方面，使其成为智能家电、机器人和医疗领域必不可少的工具。值得注意的是，SDDGR 在自动驾驶汽车中尤其有效，使它们能够准确识别道路物体并安全行驶。在安全环境中，SDDGR 可以准确检测入侵者并触发及时报。
之前开发的类增量学习 (CIL) 技术在识别和分类图像中的多个对象方面存在局限性。为了应对这一挑战，SDDGR 技术应运而生。它可以生成高质量的图像，并通过迭代处理帮助保持先验知识。通过利用先进的学习方法，SDDGR 可以提高处理新数据时的准确性。
此外，SDDGR 通过高效的数据重用降低数据存储和处理成本，从而带来经济效益。研究团队表示，这种方法有望为企业带来显著的经济效益。
白承烈教授指出：“SDDGR模型将对提高各行业连续物体检测的准确性做出巨大贡献。”
第一作者 Junsu Kim 补充道：“我们已经证明了 SDDGR 技术在各种应用中的实际有效性，这将使企业能够以更少的成本和时间开发更好的 AI 模型。”
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