在线持续学习（OnlineContinualLearning）是一种机器学习方法，旨在使模型能够在不遗忘旧知识的情况下，持续学习新任务或新数据。传统的持续学习方法通常面临灾难性遗忘（catastrophicforgetting）的问题，即在学习新任务时，模型会迅速遗忘之前学到的知识。"Maximal-InterferedRetrieval"（最大干扰检索）是一种针对这一问题的创新技术。它的核心思想是，在学习新数据时，系统会主动识别并检索那些最有可能受到新学习干扰的旧知识样本（即"最大干扰样本"），然后优先对这些样本进行复习和巩固。这种方法通过有选择性地加强那些最容易受到新知识干扰的旧记忆，从而更有效地缓解遗忘问题。这种方法的主要优势在于：1.它不需要存储所有旧数据，而是智能地选择最关键的数据进行复习2.相比均匀采样旧数据的策略，它能更高效地防止遗忘3.适用于真实世界的在线学习场景，其中数据是以流式方式连续到达的这项技术在需要持续适应新环境但又要保持旧知识的应用中特别有价值，比如机器人学习、个性化推荐系统等场景。