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Google 提出 LLM 持续学习睡眠框架
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AI 综述
2026年10月28日，Google Research 发文提出 sleep 框架，这是一种让 LLM 在部署后持续学习的范式。该框架让模型交替进行两个阶段：主动交互的“清醒期”和离线记忆巩固的“睡眠期”。在具体技术上，框架采用 MoE 参数扩展来容纳新知识，通过知识播种（基于 GKD 与 RL 的模仿学习）进行学习，并结合突触修剪来控制模型规模。此外，框架设计了 dreaming 自我改进循环，即基于随机专家激活和梯度筛选生成合成数据，用于模型的自我改进。这些机制的共同目标是缓解持续学习中的灾难性遗忘问题。目前该工作为 Google Research 发布的方法介绍，暂无更多应用效果或后续部署的报道。
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报道时间线
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10月28日
- Google ResearchGoogle Research 提出 sleep 框架：让 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出 sleep 框架，一种让 LLM 在部署后持续学习的范式：交替进行主动交互（清醒期）和离线记忆巩固（睡眠期），通过 MoE 参数扩展、知识播种（GKD 与 RL 模仿学习）、突触修剪，以及基于随机专家激活和梯度筛选合成数据的 dreaming 自我改进循环，缓解灾难性遗忘。
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