Google Research提出睡眠框架：让LLM在持续学习中保留知识

Google Research提出睡眠框架，通过交替活跃期和离线记忆巩固期，使大语言模型能够持续获取新事实，保留长达1000万tokens的长上下文知识，并提升复杂推理能力。该框架通过参数扩展、知识播种和梦境式自我改进，解决了持续学习中的灾难性遗忘问题。

摘自 Google Research

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。