本文提出了一个名为TIME的框架,系统地研究了时间模型融合,发现指数移动平均(EMA)初始化和部署策略(Best-in-TIME)在处理持续增长的多模态模型时效果最佳,并具有良好的可扩展性,这与以往的直觉相悖,对持续学习领域具有重要的启发意义。
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