EvoLib是一种自监督学习框架，使大语言模型能在推理过程中自主从经验中学习，无需真实标签或外部反馈。它将过往尝试转化为可复用技能与反思性洞见，并持续优化、整合、重权这些知识，推动实例经验向通用知识演进。该框架支持跨任务知识迁移，助力模型基于成败经验动态进化最具价值的知识。因其不依赖模型参数更新，EvoLib可即插即用地适配任意黑盒API化AI模型，显著增强其记忆与持续学习能力。

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