continual-learning

상태 저장(stateful) 에이전트 구축을 위한 메모리 라이브러리

🦞 에이전트와 대화하기만 하세요. 스스로 학습하고 진화합니다 🧬.

기억, 정체성, 그리고 학습 및 적응 능력을 갖추어 사람처럼 동작하는 상태 유지(Stateful) 에이전트

Agentic Evolver를 통한 스킬의 집단적 진화

하위 영역별로 분류된 디퓨전 모델 논문 모음

Avalanche: PyTorch 기반의 엔드투엔드 지속적 학습 라이브러리

세 가지 시나리오에서 다양한 지속적 학습(continual learning) 방법(XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier)을 구현한 PyTorch 구현체입니다.

Awesome AI Memory | LLM Memory | 장기 기억, 추론, 검색, 메모리 네이티브 시스템 디자인을 다루는 LLM 및 에이전트의 AI 기억에 관한 엄선된 지식 베이스입니다. Awesome-AI-Memory는 대규모 언어 모델 기억(LLM Memory) 및 에이전트 기억(Agent Memory)과 관련된 최신 연구, 엔지니어링 프레임워크, system design, 평가 벤치마크 및 실제 애플리케이션 사례를 체계적으로 정리한 중앙 집중식 지속 업데이트 AI 기억 지식 베이스입니다.

PyCIL: 클래스 증분 학습을 위한 Python 툴박스

멋진 Machine Unlearning (Machine Unlearning 연구 조사)

Pytorch 기반의 확장 가능한 범용 지속 학습 프레임워크 - 범용 지속 학습을 위한 Dark Experience 공식 코드베이스

NMA 딥러닝 코스

LLM, MLLM 및 그 너머의 모델 병합: 방법론, 이론, 응용 및 기회. ACM Computing Surveys, 2026.

"Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs"의 공식 저장소

ContinualAI가 엄선한 Continual Learning 관련 논문 목록

LLM/MLLM 메모리 관련 시스템, 벤치마크, 논문 모음 (장기 컨텍스트, 검색, 추론 포함)

점진적 학습, 지속적 학습 및 평생 학습 저장소

🎉 PILOT: 사전 학습된 모델 기반의 지속적 학습 툴박스

AutoSkill: 스킬 자체 진화를 통한 경험 기반 평생 학습

[CSUR 2025] 대규모 언어 모델의 지속 학습: 종합 서베이