基于零泄漏重构路由与自主任务发现的模块化持续学习

针对神经网络序列任务学习中的灾难性遗忘问题，本文提出一种原生硅基模块化架构，利用任务特定专家与分布式异常门控实现结构参数隔离。框架采用并行流水线，同步进行教师学习、学生蒸馏与路由流形获取，并在任务完成后立即删除原始数据以符合隐私规范。通过紧瓶颈自编码器区分高维潜在空间中的语义拥挤流形，解决后验坍塌问题，并提供鲁棒的无监督新颖性信号。此外，自主检索机制能识别回归流形，无需冗余模块实例化即可实现稳定的终身学习。