Recursive Learning Transfer Architecture / 再帰的学習転移アーキテクチャ

This architecture enables recursive knowledge extraction and transfer across tasks. By structuring learning feedback in layers, it optimizes generalization and accelerates adaptive model development.

本アーキテクチャは、タスク間における再帰的な知識抽出と転移を可能にします。学習フィードバックを階層構造で整理することで、汎化性能を高め、適応的なモデル構築を加速します。

Specialized Applications

• Meta-learning frameworks
• Transferable AI agents
• Continual learning systems

General Applications

• Adaptive tutoring systems
• Cross-domain productivity tools
• Personalized recommendation engines