先泼冷水：本地模型做不到运行时的自我学习，权重微调需要算力和数据治理，不是模型自己能干的事。可行路径分两层。不改模型的部分靠RAG加记忆系统：新数据入向量库、定期清洗更新索引，90%的'让它学会新东西'的需求用这个就满足了。真要让模型长期变强，攒够几万条起步的高质量领域数据后做增量SFT或周期性LoRA，训新版本、评测通过再替换上线，把学习当成发版流程管理，而不是一个自动运行的黑盒。最忌讳拿生产用户对话直接喂回去训练，脏数据会把模型越调越差。核心逻辑一句话：运行时靠检索，迭代靠发版。... 展开详请