NI 下一代:持续学习的愿景、哲学与技术路径
白皮书 v2 · 质子梯度(AtomGradient) · 2026 年 9 月 17 日
这份白皮书阐述质子梯度对持续学习的研究立场、已经建立的算法与工程基础,以及下一代 Neural Imprint 的演进方向。
- NI = 持续学习算法与算法架构,以及围绕它构建的整套技术栈
- 研究立场:设备就是智能体,智能走向数据
- 已建立的机制:RPP、Directional Steering、DSR、FrogJump 与三项代表性实测
质子梯度研究白皮书 · 最新发布
白皮书 v2 · 质子梯度(AtomGradient) · 2026 年 9 月 17 日
这份白皮书阐述质子梯度对持续学习的研究立场、已经建立的算法与工程基础,以及下一代 Neural Imprint 的演进方向。
AtomGradient whitepaper · Latest
Whitepaper v2 · AtomGradient · September 17, 2026
This whitepaper presents AtomGradient's research position on continual learning, the algorithmic and engineering foundations we have established, and the direction of the next generation of Neural Imprint.
白皮书 v2 · 质子梯度(AtomGradient) · 2026 年 9 月 17 日
这份白皮书阐述质子梯度对持续学习的研究立场、已经建立的算法与工程基础,以及下一代 Neural Imprint 的演进方向。
Whitepaper v2 · AtomGradient · September 17, 2026
This whitepaper presents AtomGradient's research position on continual learning, the algorithmic and engineering foundations we have established, and the direction of the next generation of Neural Imprint.