伯克利提出的FST框架通过模拟大脑的快慢记忆分层，解决了大模型持续学习中的可塑性丢失与灾难性遗忘难题。这一技术革新将推动AI从“冻结的预训练模型”向具备实时适应能力的动态智能系统转型。