논문 정보
- 날짜:
2026-02-27 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.6
핵심 요약
TRC²는 뇌의 시상 라우팅과 피질 기둥 구조를 모방하여 연속 학습 시 발생하는 치명적 망각 문제를 해결하는 디코더 전용 아키텍처입니다. 희소한 시상 라우팅과 빠른 수정 경로를 결합하여 새로운 데이터에 빠르게 적응하면서도 기존 지식을 안정적으로 유지합니다. 청크 병렬 처리를 지원하여 긴 컨텍스트에서도 효율적인 학습과 추론이 가능하도록 설계되었습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 연속적인 도메인 변화가 발생하는 스트리밍 데이터 환경에서 모델의 안정성과 가소성 간의 균형을 개선하는 데 기여할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 기존 파인튜닝 방식의 망각 문제를 아키텍처 수준에서 해결하려는 시도가 참신하며, 효율적인 연산이 가능해 실무 적용 가능성이 높기 때문입니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.22479
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.22479