CASCADE: Case-Based Continual Adaptation for Large Language Models During Deployment

Este artigo formaliza a Aprendizagem em Tempo de Implantação (DTL) como uma nova fase para LLMs, permitindo-lhes adaptar-se continuamente a partir da experiência pós-treinamento sem modificar os parâmetros do modelo. Ele introduz o CASCADE, uma estrutura que equipa agentes LLM com uma memória episódica explícita e evolutiva, formalizando a reutilização de experiência como um problema de bandit contextual.