연구진은 기존 클래스 증분 학습 방식이 상반된 최적화 방향으로 인해 파괴적 간섭과 재앙적 망각을 야기한다고 주장해요. 사회 연대 이론에 기반하여, 사회화된 분할 및 협업(SDC)이라는 새로운 프레임워크를 제안하여, 충돌하는 최적화에 대응하여 전문화된 모델에 세션 학습을 분산해요. SDC는 헬름홀츠 자유 에너지를 기반으로 한 세션-모델 호환성 기준을 도입하여 세션 할당 및 모델 진화를 안내하며, 단일 모델 방식의 한계를 극복하고자 해요.