研究人员发现，对人工智能模型的小部分进行重新训练是一种经济高效的方式，可以防止遗忘并确保模型性能。当企业对模型进行微调时，可能会无意中导致模型丧失一些能力。这种现象被称为遗忘，会影响模型执行先前学习的某些任务的能力。通过仅对模型的特定部分进行重新训练，组织可以解决这一问题，保持模型的性能而不产生高昂的成本。加州大学伯克利分校在这一领域进行了研究，强调了战略