research#agent📝 Blog分析: 2026年1月31日 09:00JitRL：无需参数更新，革新LLM智能体学习！发布:2026年1月31日 08:54•1分で読める•Qiita AI分析JitRL 为大语言模型 (LLM) 智能体的持续学习提供了一种开创性的方法。 通过利用非参数内存系统，JitRL 允许智能体从过去的经验中学习，而无需修改 LLM 本身的核⼼参数，为知识保留创造了一个优雅的解决方案。要点•JitRL 使 LLM 智能体能够持续学习，而无需更新参数。•它利用存储在内存中的 Policy Triplet（<状态、动作、奖励>）来指导未来的行动。•这种方法避免了传统强化学习中常见的“灾难性遗忘”问题。引用 / 来源查看原文"JitRL = LLM 的参数完全不更新，相反，它将过去的经验保存在外部内存中，并在推理时从该内存中搜索相关的经验，并调整输出的概率分布。"QQiita AI2026年1月31日 08:54* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AI Learns to Remember: New Breakthroughs Conquer 'Catastrophic Forgetting'较新NITI Technology to Showcase AI-Powered Sales and Marketing Automation at DXPO Osaka '26相关分析researchLLM-FSM: 用大规模语言模型 (LLM) 彻底改变硬件设计2026年2月10日 05:01researchDLLM-Searcher: 使用扩散式大语言模型革新搜索智能体2026年2月10日 05:02researchAVERE：革新社交智能体的情感理解2026年2月10日 05:02来源: Qiita AI