Чтобы продвинуть основополагающий ИИ, мы должны решить проблемы непрерывного обучения и катастрофического забывания. Новое исследование нашей команды представляет Nested Learning (NL), парадигму, которая рассматривает модель машинного обучения как систему вложенных задач оптимизации. Этот подход объединяет архитектуру и оптимизацию, создавая более глубокую вычислительную способность для обучения. Это важный шаг к созданию моделей с возможностями непрерывного обучения, наблюдаемыми в человеческом мозге. Больше в блоге Вахаба Миррокни и Али Бехруз: Читать статью NeurIPS 2025: