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关键词: AI新闻,谷歌AI,Transformer,模型训练

借鉴人类联想记忆，嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构，超越Transformer的局限。谷歌团队强调：优化器与架构互为上下文，协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典，开启AI从被动训练到主动进化的大门。

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谷歌AI掌舵人Jeff Dean点赞了一项新研究，还是出自清华姚班校友钟沛林团队之手。Nested Learning嵌套学习，给出了大语言模型灾难性遗忘这一问题的最新答案！简单来说，Nested Learning（下称NL）就是让模型从扁平的计算网，变成像人脑一样有层次、能自我调整的学习系统。

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大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。

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近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。