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提出 ReGrad，一种将梯度视为可检索知识单元用于持续后训练的范式，通过将文档特定梯度存储在梯度银行（Gradient Bank）中，并在推理时检索查询相关梯度进行临时权重适应，从而避免累积权重漂移。