本研究探讨了传统持续学习的两个局限：静态数据集和假设标签干净。提出了RiCL框架，利用大型语言模型动态学习新技能，并处理真实世界中的噪声反馈。实验结果表明，RiCL在应对噪声模式方面显著优于现有方法。
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