Deep-Learning-Modelle stellen Wissen in der Regel statisch dar, was es schwierig macht, sich an sich verändernde Datenbedürfnisse und Konzepte anzupassen. Diese Starrheit erfordert häufiges Neutrainieren oder Feinabstimmung, um neue Informationen zu integrieren, was praktikabler sein könnte. Das Forschungspapier “Towards Flexible ...