本文提出了一种CLNP方法，通过神经模型稀疏化实现全生命周期学习，避免灾难性遗忘。实验证明该方法在连续学习中优于现有技术，并引入生物启发机制以提升表现。同时，研究探讨了动态稀疏训练对连续学习的影响，强调适应性在提升学习效果中的重要性。