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LiLib：无人机漂移触发模型库持续学习路径损耗预测

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AI 综述

2026年10月7日，arXiv Machine Learning Theory 发布一手报道，介绍 LiLib——一种面向无人机的轻量持续学习方案。该方案通过窗口残差检测漂移，并维护一个递归最小二乘专家库，根据空地路径损耗变化决定复用已有专家或新建专家。仿真结果显示，LiLib 将预测 RMSE 从 5.89 dB 降至 4.03 dB；重返已知环境后的误差从 12.3 dB 降至 5.7 dB；速率适配恢复至 regime-aware oracle 吞吐的 99%。目前报道仅涉及仿真验证，未提及其他独立复现或实际部署信息。

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10月7日

12:00
arXiv · Machine Learning Theory
LiLib：基于漂移触发模型库的无人机终身空地路径损耗预测
LiLib 是一种面向无人机的轻量持续学习方案，用窗口残差检测漂移并维护一个递归最小二乘专家库，复用或新建专家以应对空地路径损耗变化。仿真中，LiLib 将预测 RMSE 从 5.89 dB 降至 4.03 dB，重返已知环境后的误差从 12.3 dB 降至 5.7 dB，速率适配恢复至 regime-aware oracle 吞吐的 99%。

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