AI Agent 如何更快地学习新知识？

AI Agent 通过迁移学习和高效神经网络架构等专项技术加速知识获取。它们可以在现有知识库的基础上快速整合新信息。

关键方法包括：迁移学习，即以最少额外数据将预训练模型应用于新任务；主动学习通过查询最具信息量的样本来优化数据收集；神经架构搜索自动化模型设计以提升学习效率。关键的是，持续学习机制允许在不遗忘已有知识的前提下进行增量更新。成功取决于数据相关性、模型兼容性和稳健的知识保留技术。

实施涉及战略性技术步骤：首先在广泛数据集上预训练基础模型；然后使用针对性新数据进行微调的迁移学习；再整合主动学习循环以优先获取高价值信息；最后采用弹性权重固化防止更新时的灾难性遗忘。这可在个性化推荐或实时分析等动态领域实现快速适应，显著缩短部署周期并降低计算成本。