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模拟退火优化AI终身学习，Manus赋能无人应用
2025-09-06
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引言：AI的终身学习困境与破局钥匙 在《新一代人工智能发展规划》政策推动下，中国AI产业规模预计2025年突破4000亿元（据工信部白皮书）。然而，传统AI模型遭遇致命瓶颈——灾难性遗忘：学习新任务时，旧知识如沙漏般流失。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）——受金属冷却结晶过程启发的优化方法，正成为破解这一难题的奇兵。它通过"高温探索、低温定型"的哲学，让AI像人类一样持续积累经验。与此同时，Manus手势交互技术（全球VR领域市占率超35%）正悄然重塑无人驾驶与虚拟现实的交互逻辑。二者的融合，将引爆一场自适应的智能革命。
一、模拟退火：AI终身学习的"温度控制器" 创新机制： ```python 伪代码示例：模拟退火优化终身学习 def lifelong_learning(model, tasks): T = 1000 初始高温 while 1: new_task = get_next_task() 获取新任务 loss = model.train(new_task) ΔE = loss - previous_loss if Δ
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