谷歌提出“睡眠框架”：让大模型边用边学、不忘旧知识

谷歌研究团队发布“睡眠框架”（Sleep Framework）持续学习研究，将模型运行分为“清醒”与“睡眠”两阶段，睡眠时通过参数扩展、混合专家记忆块和知识蒸馏把短期上下文写入长期参数，并生成合成样本做强化学习练习。实验显示模型可处理最长约 1000 万 token 上下文，在未见语言的多阶段持续学习中保持接近零的性能下降，AIME 24/25 等数学基准准确率更高。