Para avanzar en la IA fundamental, debemos resolver el aprendizaje continuo y el olvido catastrófico. Nueva investigación de nuestro equipo introduce el Aprendizaje Anidado (NL), un paradigma que ve un modelo de ML como un sistema de problemas de optimización anidados. Este enfoque unifica la arquitectura y la optimización, creando una capacidad computacional más profunda para el aprendizaje. Este es un paso crucial hacia la creación de modelos con las habilidades de aprendizaje continuo que se observan en el cerebro humano. Más en el blog de Vahab Mirrokni y Ali Behrouz: Lee el artículo de NeurIPS 2025: