Per far progredire l'AI fondamentale, dobbiamo risolvere l'apprendimento continuo e l'oblio catastrofico. Nuove ricerche del nostro team introducono il Nested Learning (NL), un paradigma che considera un modello di ML come un sistema di problemi di ottimizzazione annidati. Questo approccio unifica architettura e ottimizzazione, creando una capacità computazionale più profonda per l'apprendimento. Questo è un passo cruciale verso la creazione di modelli con le capacità di apprendimento continuo osservate nel cervello umano. Maggiore nel blog di Vahab Mirrokni e Ali Behrouz: Leggi il documento NeurIPS 2025: