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梯度投影
分布 鲁棒性与安全1自监督与表征学习1
01 02
SAIDO：基于场景感知与重要性引导动态优化的持续学习式AI生成图像泛化检测
SAIDO: Generalizable Detection of AI-Generated Images via Scene-Aware and Importance-Guided Dynamic Optimization in Continual Learning
用 VLLM 做场景感知并动态分配专家模块，配合重要性引导的梯度投影来缓解持续学习中的灾难性遗忘，可直接迁移到任何需要跨域泛化的伪造检测或分布漂移下的分类任务。
DGS：用于类增量学习的双梯度与语义漂移引导的低秩适配
DGS: Dual Gradient and Semantic-Shift Guided Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning
对视觉研究者而言，这篇论文给出了在预训练视觉模型上做类增量学习时，用双梯度融合（基子空间投影 + 任务 LoRA 梯度插值融合）替代刚性正交约束的思路，并配合分类器对齐与 patch 级对齐损失，可直接迁移到 ViT 类骨干的持续学习/多任务微调流程中。