本文探讨了大型多模型（LMMs）在持续学习中的指令调整应用，指出灾难性遗忘现象依然存在。通过多任务联合指令调整和基于任务相似性的正则化方法，能够改善遗忘问题。研究提出了一种新的连续指令调整方法，有效捕捉任务感知信息，减轻过拟合，实验结果显示该方法在已知和未知任务上均表现优异。