EvoLib框架助大模型從經驗進化通用知識
新框架EvoLib讓大語言模型在推理過程中從自身經驗自主學習,毋須真實標籤或外部反饋。框架把過往嘗試轉化為可重用技能與反思洞見,持續優化整合,推動個案經驗進化為通用知識,支持跨任務遷移。
運作機制
EvoLib屬自監督學習框架,核心是把模型在任務中的成敗經驗,整理為可重用技能與反思性洞見,並隨時間動態優化。系統會持續整合新知識、調整不同知識的權重,讓最具價值的內容在後續任務中發揮更大作用。

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