动态情感场景下的在线学习与模型自适应技术？ 热门官方

回答：动态情感场景（如用户情感随时间漂移、新情感类别出现）要求模型具备在线学习能力，核心技术：①增量学习（Incremental Learning）：在不遗忘旧知识的前提下学习新数据，如iCaRL算法在情感类别增量任务上的准确率较从头训练提升50%；②元学习在线适应（Meta Online Adaptation）：用元学习模型快速适应新场景（如用户从“平静”转为“焦虑”的情感漂移，模型通过少量新样本微调参数）；③联邦在线学习（Federated Online Learning）：在保护用户隐私的前提下，多设备协同更新模型（如智能座舱系统通过联邦学习适应用户个体的情感表达习惯）。关键技术挑战是灾难性遗忘（学习新知识后旧知识性能下降）与实时性约束（在线学习延迟需<100ms）。