本研究提出了记忆增强知识精炼（MARK）框架，旨在解决大型语言模型（LLMs）在快速变化领域中的适应性问题。该框架通过结构化记忆，使LLMs能够持续学习而无需重新训练，从而提高信息检索和应用的准确性，特别是在医疗、法律和制造等领域。