本文系统阐述大模型更新的闭环方法：以数据治理与知识增量为起点，结合参数高效微调、持续学习与蒸馏，实现低成本高兼容的能力提升；以多维评测、灰度发布与版本回滚保障质量与稳定；通过跨区域合规与安全治理降低风险，并以可观测与成本度量确保ROI。文章提出RAG+PEFT+蒸馏的组合策略，强调模型注册、A/B测试与语义化版本管理，适配国内外生态与工具，帮助企业把更新做成可审计、可复制的工程化流程。