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最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。
Mindverse 完成由美团领投的 A 轮融资，元禾璞华、韶音、变量资本和老股东追加跟投。Mindverse (心洲科技) 是少数把赌注押在模型「内部」的一家创企，它在通用大模型的基础上，用强化学习让它从复杂、多步骤的真实任务中学会如何把事做成，让模型从「知道很多」变为「能办好事」。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
伯克利等发布FST框架：通过快慢分层解决大模型持续学习死局。
当 AI 智能体不再只是「一次性工具」，而是能够持续学习、自我进化的「数字伙伴『数字同事』，会发生什么？自进化智能体应该采取怎样的设计原则？
Agent 的持续学习和自我进化是最近行业内的讨论热点。
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
大模型持续学习，又有新进展！
借鉴人类联想记忆，嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构，超越Transformer的局限。谷歌团队强调：优化器与架构互为上下文，协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典，开启AI从被动训练到主动进化的大门。
近日，在与数学家Hannah Fry的对话中，DeepMind CEO Demis Hassabis回顾了AI在过去一年的飞跃式进展，他谈到了「参差智能」、持续学习、模型幻觉等迈向AGI过程中的关键挑战，并提到AGI带来的社会冲击可能是工业革命的10倍。