решением этой проблемы, разрабатывая алгоритмы, позволяющие моделям эффективно дообучаться на новых данных, сохраняя при этом ранее полученные знания. Это включает методы регуляризации, которые предотвращают катастрофическое забывание, и архитектурные решения, облегчающие инкрементальное обучение. Такой подход позволит ИИ-системам быть более гибкими и актуальными в долгосрочной перспективе, что особенно важно для задач, требующих постоянного обновления знаний, таких как анализ новостных потоков или научных публикаций.