Gemeinsame Informationen zwischen Aufgaben spielen eine entscheidende Rolle bei der Wissensakkumulation und dem Lernprozess eines Modells. Wenn Aufgaben gemeinsame Merkmale oder Muster aufweisen, kann das Modell diese Informationen nutzen, um die Leistungsfähigkeit zu verbessern und die Wissensakkumulation zu fördern. Durch die gemeinsame Nutzung von Informationen zwischen Aufgaben kann das Modell effizienter lernen und schneller neues Wissen aufbauen. Diese geteilten Merkmale dienen als Grundlage für die Übertragung von Wissen zwischen Aufgaben und tragen dazu bei, das Vergessen von Merkmalen zu reduzieren und die Gesamtleistung des Modells zu steigern. Daher ist es wichtig, die Bedeutung gemeinsamer Informationen zwischen Aufgaben zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um diese effektiv zu nutzen und die Wissensakkumulation zu optimieren.