核心定义：驱动一切的"智能大脑"

不是独立产品，而是底层算法框架

使AI模型能够持续学习新任务而不遗忘旧技能

解决的根本痛点：传统AI的"金鱼记忆"

灾难性遗忘：学习新知即覆盖旧识

静态模型困境：模型部署即开始"老化"

弹性权重巩固：识别并保护关键旧知识参数

动态架构扩展：为全新任务分配专属处理单元

基于难度的示例回放：混合新旧高难度样本以巩固记忆

核心价值

可持续进化：产品越用越智能，初始投资持续增值

降低总拥有成本：避免为每个新问题重复训练模型

构建生态壁垒：客户数据与任务流与平台深度绑定