研究者提出GUI智能体持续学习新方法

研究者提出一种名为“激活条件选择性知识控制”的轻量方法，用于GUI智能体的持续学习。该方法通过神经元级梯度操作实现选择性知识保留：维护紧凑的历史知识状态以保护高激活MLP神经元，新应用到来时按前向激活实时进行梯度手术——未激活神经元梯度截断以防干扰，已激活神经元梯度正交投影以兼顾稳定与适应。 据作者称，在多应用序列基准上，该方法有效缓解了对旧应用的灾难性遗忘，同时保持对新应用的稳健适应。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。