Perustavanlaatuisen tekoälyn edistämiseksi meidän on ratkaistava jatkuva oppiminen ja katastrofaalinen unohtaminen. Tiimimme uusi tutkimus esittelee Nested Learning (NL) -paradigman, joka näkee koneoppimismallin sisäkkäisten optimointiongelmien järjestelmänä. Tämä lähestymistapa yhdistää arkkitehtuurin ja optimoinnin ja luo syvemmän laskentakapasiteetin oppimista varten. Tämä on ratkaiseva askel kohti sellaisten mallien luomista, joissa on ihmisaivoissa havaitut jatkuvat oppimiskyvyt. Lisää Vahab Mirroknin ja Ali Behrouzin blogissa: Lue NeurIPS 2025 -paperi: