几年前，我研究了VAG信息娱乐系统的参数并解码其二进制格式。虽然发布了研究，但大多数人不懂HEX编辑器。后来，我开发了一个可视化工具，使用React构建了专注于音频滤波器的库，旨在为专业音频软件提供便捷工具。
本文提出了一种新的类增量学习方法（VAG），通过将其视为连续标签生成问题，减少灾难性遗忘。研究表明，VAG 方法在性能上优于基线方法。此外，提出的生成类增量学习（GCIL）方法结合遗忘机制，显著提升了模型获取新知识的能力。
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