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在原有知识基础上持续、渐进地学习新内容的方法论
增量学习强调小步快跑的学习节奏，避免一次性大量学习带来的认知负担。
增量学习提倡分阶段学习，减少一次性学习过多内容导致的压力。
AI模型的增量学习能够在不丢失旧知识的前提下吸收新数据。
AI通过增量学习在保留已学知识的同时更新模型参数。
常用于教育、人工智能、职场培训等领域，强调可持续性和效率。
增量学习强调分阶段、小步快跑，而集中学习则是短期内大量学习。前者更适合长期记忆和技能提升。
1. 小步快跑：每次学习量适中，避免过载；2. 定期复习：巩固已学知识；3. 实践应用：学以致用。
由‘增量’（increment）和‘学习’（learning）组合而成。‘增量’源自计算机科学中的增量更新（incremental update）概念，指在保留原有基础上进行小幅度更新。
常见于技术文档、教育理论和职场培训中，强调学习的可持续性和避免‘填鸭式’学习。