Para avanzar en la IA fundamental, debemos resolver el aprendizaje continuo y el olvido catastrófico. Una nueva investigación de nuestro equipo presenta 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: Lea el documento de NeurIPS 2025: