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SAFE: Slow and Fast Parameter-Efficient Tuning for Continual Learning with Pre-Trained Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种慢速与快速参数高效调优（SAFE）框架，旨在解决持续学习中的知识共享和参数冻结问题。该框架通过平衡模型的稳定性与适应性，有效减轻灾难性遗忘，并在多个基准数据集上超越现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种慢速与快速参数高效调优（SAFE）框架。
- SAFE框架旨在解决持续学习中的知识共享和参数冻结问题。
- 该框架通过平衡模型的稳定性与适应性，有效减轻灾难性遗忘。
- 在多个基准数据集上，SAFE框架的表现超越了现有的最先进方法。
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