共 2 篇相关文章
BERT分类模型扩展类别时，面临分类头固定维度与灾难性遗忘两大难题。本文对比全类别预声明、扩展分类头继续微调、全量重训三种策略，并介绍数据回放、EWC正则化、LoRA/Adapter等实用解法，帮你选出最适合业务场景的增量学习方案。
深度解析Agent开发中上下文工程的核心逻辑，拆解上下文五大模块、四大痛点及动态装配引擎方案，涵盖上下文压缩、混合检索重排、多智能体架构与状态机控制，助你掌握Agent架构设计底层功力。
