我们每天花在群聊上的时间越来越多，却也越来越感到疲惫和混乱。想想看，那些无尽的消息提醒、找不到的重要信息、永远进行不下去的决策讨论，还有复制粘贴ChatGPT回答的尴尬时刻。这些看似日常的群聊烦恼，其实暗示着一个更深层的问题：AI革命已经改变了我们与机器的交互方式，但我们最重要的社交空间——群聊，却依然停留在十年前的状态。
在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual Learning, CL）。然而，不同损失项的梯度方向往往相互冲突，导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
