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持續學習研究關注模型在資料流、任務切分與環境變動下，如何保留舊知識並吸收新資訊。它牽涉災難性遺忘、測試時更新、安全控制與長期部署，對串流系統、RL 與 LLM 適應都很關鍵。
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這篇 arXiv 論文指出，串流持續學習的任務切分不是小事；同一份資料流，只要任務邊界不同，評估結論就可能改變。
這篇 arXiv 研究把安全 RL 和持續 RL 放在一起看，指出環境一變，現有方法常常顧不了安全，也守不住舊行為。
Bessemer 2026 AI infra 藍圖指向 memory、continual learning、RL、inference 與 world models。重點不是更大模型，而是讓 AI 真正進到生產環境。
