после обучения модели новым командам она может начать хуже распознавать уже привычные запросы — этот эффект получил название «катастрофическое забывание». Чтобы смягчить его, используются методы непрерывного обучения. Исследователи из «Яндекса» предложили добавлять к основной нейросети отдельный небольшой модуль, который занимается обработкой новых команд, в то время как сама модель остается неизменной и продолжает распознавать ранее знакомые фразы с прежней точностью. Новый подход был протестирован на наборе голосовых команд Google Speech Commands: средний процент пропусков для новых фраз снизился почти на треть — с 6,46% до 4,37%, при этом увеличение размера модели, необходимое для реализации метода, составило менее 10%. Исследование было принято на конференцию Interspeech 2026, которая пройдет с 27 сентября по 1 октября в Сиднее.