<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Adaptive AI on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/adaptive-ai/</link><description>Recent content in Adaptive AI on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/adaptive-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>情境化方法</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/situated_approach/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:34:08 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/situated_approach/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>情境化方法是AI研究中的一种方法论框架，主张智能行为不能与其发生的环境分离开来。它提倡构建能够&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种AI设计范式，优先考虑依赖上下文的行为和环境交互，而非抽象推理。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>上下文依赖性&lt;/li>
&lt;li>基于行为的机器人学&lt;/li>
&lt;li>接地认知&lt;/li>
&lt;li>自适应系统&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>开发敏捷的自动驾驶车辆&lt;/li>
&lt;li>创建响应式的物联网设备&lt;/li>
&lt;li>设计自适应用户界面&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/situated-%E6%83%85%E5%A2%83%E5%8C%96%E7%9A%84/">Situated (情境化的)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embodied-ai-%E5%85%B7%E8%BA%AB%E6%99%BA%E8%83%BD/">Embodied AI (具身智能)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reactive-programming-%E5%93%8D%E5%BA%94%E5%BC%8F%E7%BC%96%E7%A8%8B/">Reactive Programming (响应式编程)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/context-aware-computing-%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E6%84%9F%E7%9F%A5%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Context-Aware Computing (上下文感知计算)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>持续学习</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continual_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:11:27 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continual_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>持续学习，也称为终身学习，使神经网络能够随着时间的推移获得新技能或信息，同时保留以前学到的能力。这解决了“灾难性”（遗忘）问题。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种机器学习范式，模型从新数据中顺序学习而不会遗忘先前知识。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>灾难性遗忘&lt;/li>
&lt;li>经验回放&lt;/li>
&lt;li>正则化方法&lt;/li>
&lt;li>增量学习&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>个性化助手的演进&lt;/li>
&lt;li>机器人技能获取&lt;/li>
&lt;li>实时欺诈检测适应&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0-transfer-learning/">迁移学习 (Transfer Learning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%B0%91%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E5%AD%A6%E4%B9%A0-few-shot-learning/">少样本学习 (Few-shot Learning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%8F%AF%E5%A1%91%E6%80%A7-neural-plasticity/">神经可塑性 (Neural Plasticity)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%85%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0-meta-learning/">元学习 (Meta-learning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>