// AI 新闻 · 2026-10-28 · Google Research Blog
谷歌提出LLM知识持续学习的‘睡眠框架’
谷歌研究团队提出一种名为‘睡眠框架’的持续学习机制，使大型语言模型在保持核心架构不变的前提下，通过周期性休眠阶段实现知识积累与推理能力提升。该框架将模型运行分为活跃（清醒）和休眠两个阶段，在活跃期接收输入并存储短期信息，休眠期则进行记忆巩固与自我优化。
原文发布 2026-10-28 01:35（北京时间）来源 Google Research Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
模型在休眠期间利用预分配的Mixture-of-Experts（MoE）内存块，通过自生成示例更新参数，将短期上下文转化为稳定的长期参数。框架结合参数扩展与连续记忆层级结构，动态扩容模型容量，防止灾难性遗忘；同时引入在线蒸馏和学习模仿机制，在合成数据中进行自我训练，并通过强化学习对优质样本进行迭代优化，最终实现对新事实的持续吸收和复杂推理能力的增强。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 睡眠框架通过活跃与休眠周期实现LLM的持续学习与知识保留
- 模型在休眠期利用MoE结构扩展容量，将短期记忆转化为长期参数
- 引入自生成合成数据与强化学习机制，提升推理能力和知识泛化
- 支持长达10M token的长上下文知识保留，缓解灾难性遗忘问题
03原文出处
The sleep framework: A new way for LLMs to retain knowledge in continual learning
Google Research Blog · 发布于 2026-10-28 01:35（北京时间） · 上方为原标题
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