Continual Learning in Transition
持续学习的范式转变：从参数中心到系统级适应
🧭 持续学习 · 系统级适应框架
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · National University of Singapore · Tsinghua University · Shanghai Jiao Tong University · Alibaba Group
提出三轴框架（何时、如何、何处）刻画持续学习从参数更新到系统级适应的演进
📌 工作参考价值（4 点）
- 系统级在线更新：推荐模型可将部分能力外置到记忆库或技能库中，新知识通过写入外部存储而非修改模型参数来实现，避免灾难性遗忘，适合高频变化的电商场景（如新品冷启、大促策略调整）。
- 推理时自适应：借鉴 test-time training 思想，在推荐服务推理阶段根据当前上下文（如用户实时行为）快速调整模型子集或 prompt，无需完整重训，降低延迟并提升实时性。
- 多策略混合更新：结合 off-policy（历史数据回放）与 on-policy（在线交互）更新，利用 LLM 驱动的 Agent 生成合成交互数据，平衡稳定性和探索，适合搜索广告的竞价策略持续优化。
- Agent 交互协议：将推荐系统组件（召回、排序、出价）作为 Agent，通过标准化协议交换记忆和技能，实现不同模块的独立持续进化，提升整体系统的长期适应能力。