连续概念混合 Continuous Concept Mixing

连续概念混合（Continuous Concept Mixing，简称 CoCoMix）是由 Meta 、韩国科学技术研究院和加州大学圣地亚哥分校的研究人员于 2025 年提出的一种在机器学习和人工智能中用于生成和融合新概念的技术，相关论文成果为「LLM Pretraining with Continuous Concepts」。该技术通过将多个概念或特征连续地混合在一起，以产生新的样本或数据点，从而在任务中扩展模型的概念能力。 CoCoMix 旨在通过混合不同概念或特征来生成新的数据样本，扩展模型的学习和推理能力，其在无监督学习、生成模型和迁移学习等领域中应用广泛。

CoCoMix 的核心思想是将多个不同的概念或特征进行连续混合，即在一定范围内对原始概念或数据进行线性或非线性的加权组合，从而生成一个新的、复合的概念。这种混合不仅限于简单的平均，而是可以通过一些数学变换（如插值、非线性组合等）来创造新的数据样本。

CoCoMix 的优势：
• 提高泛化能力：通过混合多个概念，CoCoMix 有助于创建更多样化的数据样本，进而提高模型在未见数据上的表现。
• 增强创新与多样性：在生成任务中，概念混合技术能够创造出新的、未曾出现的概念或数据点，从而增加创意和多样性。
• 处理复杂任务：CoCoMix 特别适用于需要多个概念或特征交互的复杂任务，能够帮助模型理解和组合跨多个维度的信息。