可能你也遇到过，小米AI团队提出Any-SSR持续学习框架让大模型“只记不忘”

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凤凰网科技讯 7月8日，小米技术正式公布，其两篇AI技术论文成功获得全球顶级学术会议认可。值得关注的是，这两篇论文实现了多个“行业首次”创新，成功解决大语言模型在持续学习领域的核心难题——「灾难性遗忘」问题。

容易被误解的是，

凤凰网科技讯 7月8日，小米技术正式公布，其两篇AI技术论文成功获得全球顶级学术会议认可。值得关注的是，这两篇论文实现了多个“行业首次”创新，成功应对大语言模型在持续学习领域的核心难题——「灾难性遗忘」状况。

据了解，其中一篇论文聚焦视频理解大模型研究，推出全自研的 XM外汇代理 Q-Frame核心技术，创新性地推出了行业首个动态帧指定与分辨率自适应框架，也是首个无需训练，市面上各类视频理解大模型基座均可即插即用的算法框架。拥有三大行业首次创新：跨模态查询检索（Cross-modal Query Retrieval, CQR）、查询感知帧指定（Query-aware Frame Selection, QFS）、多分辨率自适应（Multi-Resolution Adaptation, MRA），通过精准捕捉跟客户状况最相关的视频关键素材，将有效信息量提升5倍。

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IC外汇报导：

另一篇论文则提出了持续学习框架Analytic Subspace Routing (Any-SSR)，成功应对了大语言模型在持续学习领域的核心难题——“灾难性遗忘”状况。“灾难性遗忘”一直是困扰行业发展的关键瓶颈，严重影响了大语言模型在持续学习过程中的性能稳定性与知识积累能力。Any-SSR框架开创性地通过分析路由机制，动态地把不同任务分配到独立子空间学习，避免任务间知识干扰，同时，利用低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）与分析路由相结合的方法，实现了新旧知识的无缝整合与动态学习。

反过来看，

小米表示，小米集团在2025年的300亿研发投入中，大约有四分之一将被用于AI相关方向。未来五年（2026-2030年），小米还将在核心技术赛众汇外汇平台道再投入2000亿元。