# LSA-PAST: Композициялық инкрементті оқыту үшін қабаттық адаптация және прототип көшіру

> Толық мәтін ағылшын тілінде

**Published:** 2026 ж. 21 қазан
**Author:** Kyle Stein, Andrew Arash Mahyari, Guillermo Francia III, Eman El-Sheikh, Jiangpeng He
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/kk/articles/lsa-past-layer-specific-adaptation-and-prototype-transport-for-compositi

arXiv:2610.27203v1 Хабарлама түрі: new Қысқаша: Сынып-инкрементті оқыту (CIL) модельдерге уақыт өте келесі жаңа сыныптарды тануға мүмкіндік береді, алдыңғы білімді сақтай отырып, бірақ нақты дүниежүзідегі көптеген мәселелер композициялық, оларда көрініс концепциялары примитивтердің комбинацияларынан туындайды, сияқты…

> Материал бастапқы дереккөзден алынған: **arXiv — cs.AI**
> [Толық мәтінді arXiv — cs.AI сайтында оқу](https://arxiv.org/abs/2610.27203)

**Тегтер:** #Papers with Code #arXiv

---

*AI Qazaqstan — non-commercial informational portal about AI in Kazakhstan. Machine translations and summaries are AI-generated.*