Continual learning остаётся допарадигмальной областью на фоне поиска новых методов компактизации

Continual learning остаётся «допарадигмальной» областью: общепринятого определения нет. Одни подходы рассматривают его как поиск и организацию информации в контекстном окне, другие требуют обновлять модель на каждом токене; последнее может по-разному повреждать модель.

Компактизация описывается как сравнительно зрелая практика в Codex от OpenAI и Claude Code от Anthropic, где сжатие сейчас выполняют модели-суммаризаторы. Возможны более продвинутые нейронные компакторы, работающие в пространстве KB-кэша, однако значительная часть соответствующих исследований остаётся внутри закрытых лабораторий.

BaseLabs позиционирует себя как проект, стремящийся вынести эту работу в открытую среду без давления выпустить лучшую модель в текущем квартале. Согласно анализу, исследования компактизации и continual learning могут превратить область в более систематическую науку.