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这篇博客文章介绍了关于在 AI 中实现高效持续学习的多部分内容系列，探讨强化学习的替代方案以及在 Ramp Labs 使用 KV 缓存内存。
哈佛大学、MIT等实验室的一篇新论文介绍了FINSKILLOPS，这是一种方法，使金融AI代理能够持续从SEC文件错误中学习，同时使用回归测试来保持正确性并安全更新技能。
Argus是一个通用的智能体运行时，适用于自主研究系统，通过持久记忆、验证和可插拔的部署架构，实现持续学习和自我进化。
本文讨论了算法工程师持续学习和适应技术变革的必要性，从机器学习到深度学习再到大模型，而新毕业生往往引领着这种适应。
OpenAI 发布报告，展示学生和教育工作者如何使用 ChatGPT 进行持续学习，每周有数百万次教育对话。
AI的奇点可能不是一场叛乱，而是一个通过经济与进化压力逐步优化、适应并最终变得不可或缺的过程，其结果是一个人类无法关闭的系统。
介绍了Dendritron，一种替代Perceptron的模型，可以为冻结权重的Transformer模型添加内部记忆和持续学习能力，并提供了开源代码。
This talk introduces self-distillation methods (SDPO and SDFT) that use model-generated rollouts and rich environment feedback (e.g., compiler errors) to create dense token-level learning signals, achieving 6× faster convergence than GRPO and 11× shorter reasoning traces, while also enabling sequential skill learning without forgetting.
红杉资本强调当前一次性训练的AI模型与人类持续学习之间的差距，并指出了EngramLab在具有内部记忆、永不停止学习的AI方面的工作。
一篇观点文章，认为人工智能最大的限制可能不是推理，而是无法像人类一样积累经验，并指出持续学习可能比扩大模型规模更具变革性。
本文研究了在相似性级别扰动下，通过DR-submodular优化对连续数据摘要的对抗攻击，提出将多目标攻击生成视为最小-最大问题，将鲁棒防御视为正则化最大-最小问题，并提供了理论保证和实验验证。
Jeff Bezos 已向 Flourish 投资，这是一家神经 AI 初创公司，估值达 25 亿美元，已获得 5 亿美元融资。该公司由前 Amazon 高管 Rob Williams 和神经科学家 Thomas Reardon 共同创立。公司致力于构建名为 Cortex AI 的脑启发式 AI 系统，该系统可在 50 瓦或更低的功耗下运行，并具备持续学习能力，旨在解决当前大语言模型（LLM）的关键局限性。
Coursera 和 Udemy 已正式合并，旨在打造统一的全球技能发展平台，Andrew Ng 被任命为董事长。合并后的公司计划整合 AI 驱动工具和海量课程目录，帮助学习者持续适应 AI 驱动下职场需求的不断演变。
Google Research 推出 ReasoningBank，一个让 LLM 智能体持续从成败经验中学习的记忆框架，可提升成功率与效率。