Stability-First AI：探索神经网络的持续学习与记忆保持机制

该项目聚焦神经网络的灾难性遗忘问题，旨在实现持续学习场景中的知识稳定性与模块化学习能力，是通往通用人工智能的关键探索方向。

灾难性遗忘指神经网络学习新任务时覆盖旧知识，在监督、强化学习及现实应用（如推荐系统、自动驾驶）中均存在。人类通过神经可塑性调节、记忆巩固、模块化组织和回放机制避免遗忘，为AI解决方案提供灵感。

项目从四方向展开：1.权重稳定性保护（EWC、SI、MAS）；2.架构模块化设计（Progressive NN、MoE、模块化NN）；3.记忆回放与生成（经验回放、生成式回放、特征回放）；4.元学习与快速适应（MAML、GEM）。

采用Split MNIST/CIFAR、Permuted MNIST等基准测试集，评估指标包括平均准确率、遗忘率、学习能力及计算效率，确保方法有效性与实用性。

灾难性遗忘仍未完全解决，但项目探索的技术路径为持续学习提供了希望。未来需融合多种技术，深入借鉴生物机制，探索动态架构与知识表示学习，推动通用AI发展。

可应用于个性化AI助手、终身学习机器人、持续进化的推荐系统及医疗AI持续更新等领域，解决实际场景中知识积累与适应的需求。