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https://www.youtube.com/watch?v=ER4xNhSVJ2c

强化学习，已经不是什么稀奇的概念了，强化学习算法是大语言模型、自动驾驶、人形机器人的核心算法，但是现有的强化学习往往都是针对特定场景的，如果面对新的场景就需要重新的训练，而这是难以满足人类对通用人工智能的要求的。

持续学习，通过不断的对多个任务的学习，进行知识的累积，在学习新的任务的同时也不会严重忘记之前的学习。

NVIDIA的黄仁勋认为未来的人工智能的变革点应该是持续强化学习，即强化学习可以不间断的对多个不同类型任务进行持续的学习，使强化学习的循环是持续性的。

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