刚读完一篇有意思的AI论文，跟大家聊聊！
我发现一个反直觉的现象：LLM智能体通过多轮“经验内化”来持续学习时，现有的方法不仅不能越学越强，反而会逐步“能力崩塌”。之前大家都只关注单次转化，忽略了多轮迭代的隐患。论文从三个关键维度系统分析了这个失败机制。
这提醒我们，让AI真正“终身学习”，还有很长的路要走。
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发布于 江苏
大龙的AGI之旅