Google presenta el 'framework de sueño' para ayudar a los modelos de IA a retener el conocimiento de forma continua

El 30 de octubre de 2026, Google Research anunció un nuevo framework llamado 'Sleep Framework', diseñado para ayudar a los modelos de lenguaje grandes (LLM) a retener el conocimiento a lo largo del tiempo. El framework, presentado en una entrada de blog el 27 de octubre de 2026, tiene como objetivo abordar el problema de la estancamiento del conocimiento en los modelos de IA después de su implementación. Los modelos actuales a menudo se enfrentan a una 'fecha de corte de conocimiento', lo que dificulta la absorción de nueva información sin perder los datos previamente aprendidos. La solución se inspira en la consolidación de la memoria humana durante el sueño, dividiendo la operación del modelo en fases de 'despertar' y 'sueño'. Durante la fase de 'despertar', los modelos procesan la entrada y almacenan la información temporalmente, mientras que la fase de 'sueño' permite la integración de la memoria y la autorreparación. El framework utiliza técnicas como la expansión de parámetros y la destilación de conocimiento para preservar el conocimiento existente al tiempo que se integra nueva información. Los experimentos mostraron que el modelo puede manejar hasta 10 millones de tokens de contexto y mantener una caída de rendimiento casi nula en las tareas de aprendizaje continuo. La investigación se publicó bajo el título 'Los modelos de lenguaje necesitan dormir: aprender a autorrepararse y consolidar la memoria'.