最新研究表明，大型语言模型（LLM）在处理新数据时会出现“灾难性遗忘”。通过引入“主动期”和“睡眠期”，模型能够在主动期快速吸收新知识，并在睡眠期整理和巩固记忆。这一机制模仿人类睡眠中的记忆整理过程，显著提升了模型对新旧知识的保留能力，减少了遗忘现象。

OpenClaw的新功能引入了一种记忆整理机制，通过观察信息的重复和重要性，将其转化为长期记忆。这一机制改善了旧有的记忆方式，使长期记忆更加干净、稳定，避免无关信息的干扰。用户可以手动启用此功能，系统会自动运行，确保重要信息得到保留。