多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！

面对生成式AI和多模态大模型在动态环境中持续学习的挑战，中国科学院自动化研究所联合香港AI中心开展系统研究，提出涵盖大语言模型、多模态模型等的持续学习综述，并开发了UCIT、FCIT、MLLM-CL等多个新基准。团队提出HiDe-LLaVA、DISCO、ModalPrompt、MR-LoRA、LLaVA-c等方法，有效缓解“灾难性遗忘”问题，分别被ACL、ICCV、EMNLP等顶级会议接收。同时发布开源代码库MCITlib，集成8种主流算法和2个高质量基准，为研究者提供统一平台。这些成果为推动生成式AI持续学习技术发展提供了重要支持。
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