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CLEAN：概念空间扩张下心理测量一致的增量认知诊断
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv Machine Learning Theory（一手来源）报道，研究者提出 CLEAN（Continual Learning with Expandable and Architecturally Isolated Networks），一个支持概念空间扩张的增量认知诊断框架。该框架通过架构隔离，为历史诊断的逐点不变性提供结构保证，旨在概念空间持续扩张的条件下保持心理测量一致性。目前公开信息仅包含该框架的提出与其核心机制，未见后续实验或应用进展报道。
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最新进展10月5日 12:00
研究者提出CLEAN框架，以架构隔离保证概念空间扩张下历史诊断的逐点不变性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv · Machine Learning TheoryCLEAN：概念空间扩张下保持心理测量一致性的增量认知诊断框架
研究者提出 CLEAN（Continual Learning with Expandable and Architecturally Isolated Networks），一个支持概念空间扩张的增量认知诊断框架，通过架构隔离为历史诊断的逐点不变性提供结构保证。
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