待验证50% 置信事实精确时间
应对灾难性遗忘的主流策略分为正则化方法（如EWC）、动态架构方法（如Progressive Neural Networks）和回放方法三类
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
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相关事实
待验证研究者已提出弹性权重巩固（EWC）、渐进式神经网络等缓解灾难性遗忘的方案，但在超大规模模型上的有效性仍是活跃研究方向75% 相似待验证学术界提出了 EWC（Elastic Weight Consolidation）、渐进式网络等方法试图缓解灾难性遗忘，但在大规模语言模型上的应用仍处于早期探索阶段67% 相似待验证让模型先思考再行动（如 Chain-of-Thought）能显著降低错误率，这一点得到 OpenAI 和 Anthropic 研究支持64% 相似待验证策略更新的参数化方式直接修改模型权重（如LoRA微调层在线更新），能力上限更高但引入灾难性遗忘风险；非参数化方式通过修改提示、检索内容或工具配置改变行为，可逆性强但表达能力有限63% 相似待验证无审查模型可通过微调、系统提示、激活工程三种技术手段实现63% 相似
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