🎯 情报来源：Feed: Artificial Intelligence Latest
麻省理工学院（MIT）研究人员近日宣布开发出一种新型大语言模型（LLM）持续学习技术，该技术允许AI模型在部署后仍能动态更新知识，标志着自适应AI系统开发取得关键突破。
核心要点：
- MIT团队突破性实现LLM的持续学习能力，解决传统模型部署后知识冻结的行业难题
- 新技术使AI系统能在不降低原始任务性能前提下，持续吸收新知识
- 实验显示改进后的模型在动态数据环境中表现优于静态模型30%以上
📌 情报分析
技术价值：极高
突破性解决LLM无法持续学习的核心限制，实验数据证实性能提升显著。
商业价值：高
该技术可大幅降低模型迭代成本，预计将为金融、医疗等实时性要求高的领域创造超百亿美元价值。
趋势预测：
未来半年内主流云服务商可能竞相整合该技术，引发新一轮AI基础设施升级浪潮。