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论文提出 CAMR（兼容性感知记忆回放）框架，通过兼容性检查与学习到的记忆门控联合决定当前样本的监督与历史样本回放策略，在 Qwen3-8B-Base 上实现了持续事实更新与跨任务学习的更优稳定性和保持能力。
SHARP 提出了一种受生物学启发的框架，将记忆积累与模式识别分离，在离线睡眠阶段使用加速重放来学习流式环境中的长程非平稳时序模式。它在 text8 和 PG-19 上提升了上下文保持能力，同时保持了计算效率。