<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Continuous-Learning on ClawSouls Blog</title><link>https://blog.clawsouls.ai/ko/tags/continuous-learning/</link><description>Recent content in Continuous-Learning on ClawSouls Blog</description><generator>Hugo -- 0.146.7</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 24 Jul 2026 19:10:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.clawsouls.ai/ko/tags/continuous-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>지속 학습은 가중치에서 오지 않는다</title><link>https://blog.clawsouls.ai/ko/posts/continuous-learning-file-layer/</link><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 19:10:00 +0900</pubDate><guid>https://blog.clawsouls.ai/ko/posts/continuous-learning-file-layer/</guid><description>딥시크 창업자가 AGI로 가는 길의 최대 결핍으로 지속 학습을 지목했다. 맞는 말이다 — 하지만 해법은 모델 재학습이 아니다. 파일 레이어에, 열린 형태로 만드는 메모리 층이다.</description></item></channel></rss>