受人类启发的内部推理过程连续学习：为自适应AI系统学习如何思考

学习内部推理过程对于开发能够在动态现实环境中持续适应的AI系统至关重要。然而，现有方法主要强调任务特定输出或静态知识表示，忽视了内部推理结构、行动调度策略和学习机制本身的持续优化。本文提出了一种受人类启发的连续学习框架，通过并行学习增强的顺序推理模型，统一了推理、行动、反思和验证过程。该框架将内部思维过程视为主要的学习对象，并系统地记录内部推理轨迹和环境交互作为结构化学习材料，使系统不仅优化任务级内容，还能优化推理活动的组织、调度和演化。该设计实现了处理与学习的同步，使认知结构在执行过程中得到提升。此外，框架支持预定义逻辑的受控替换，并引入了一个分层的学习机制，联合调整任务级参数和学习策略。实验结果表明，在温度传感器异常检测任务中，结合内部过程学习可使平均运行时间减少23.9%。