Google Research의 Sleep 프레임워크는 깨어 있는 단계에서 새 지식을 임시로 익히고 수면 단계에서 장기 지식으로 통합하는 연속 학습 방법이다. 미리 배정한 전문가 구조를 순차적으로 활성화하며 증류와 강화학습, 합성된 재학습 자료로 기존 능력의 손실을 줄인다. 연구진은 긴 문맥 평가와 순차 번역 과제에서 지식 보존 개선을 보고했다. 이는 고정된 아키텍처와 설계된 절차 안에서 얻은 결과로 AI가 스스로 코드나 무한한 기억을 만드는 뜻이 아니다. 상용 기능 제공보다는 새 지식을 배울 때 잊는 문제를 평가하는 연구로 볼 수 있다.