实现优势样本回放(SSR)机制

[jiemocoder]

Describe the feature
建议实现优势样本回放(Significant Sample Replay, SSR)机制，该功能可以动态存储并优先复用具有非零优势的样本，特别关注"难题做对"或"简单题做错"等高价值学习样本。

SSR将帮助模型更有效地学习，通过重点关注那些最具信息量的样本，提高训练效率和模型性能。

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相关概念源自强化学习中的经验回放(Experience Replay)技术，但SSR特别关注样本的"优势值"或"信息价值"。

可参考的资源：

• 强化学习中的优先经验回放(Prioritized Experience Replay)
• 深度学习中的难例挖掘(Hard Example Mining)技术
• 课程学习(Curriculum Learning)相关研究

Additional context
实现这一功能需要考虑：

1. 如何定义和计算样本的"优势值"
2. 设计一个动态优先级队列以存储高价值样本
3. 在训练循环中整合样本回放机制
4. 提供参数以控制回放频率和样本选择策略