Google提出LLM Sleep持续学习框架

2026年10月28日，Google Research提出面向大语言模型持续学习的Sleep框架。该框架让模型交替进行活跃交互与离线记忆巩固，将短期上下文中的信息转入长期参数，以支持持续学习。框架包含记忆巩固和“梦境”自我改进两个阶段。研究报告称，Sleep在BABILong任务上可扩展至1000万tokens，并在持续翻译、事实吸收和数学推理评测中优于报告列出的基线。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。