EMNLP 2025 Tutorial：Continual Learning of Large Language Models
- 教程页：ACL Anthology
- 教程摘要 PDF：
../../papers/01-surveys-foundations/03-emnlp-2025-tutorial.pdf - 作者：Tongtong Wu、Trang Vu、Linhao Luo、Gholamreza Haffari
教程框架
教程把大模型持续学习组织为一条生命周期链：
- Continual pre-training：持续吸收新语料和时间知识；
- Continual instruction tuning：顺序学习任务与指令；
- Continual alignment：用户偏好和安全约束随时间变化；
- Lifelong LLM agents：自主反思、工具增强、跨会话适应。
它还强调算法之外的计算、数据管线、评价、伦理和可靠性问题。两页论文只是教程摘要，不包含完整方法细节，最适合作为查漏补缺的课程目录。
建议用法
- 每学完一条方法，标注它属于上述哪个阶段；
- 记录是否需要旧数据、任务 ID、参数更新或外部记忆；
- 把安全与对齐评价放进每个更新阶段，而不是最后补测；
- 对 lifelong agents 区分“检索历史”与“真正形成新能力”。