Para avançar na IA fundamental, devemos resolver o aprendizado contínuo e o esquecimento catastrófico. Nova pesquisa da nossa equipe introduz o Aprendizado Aninhado (NL), um paradigma que vê um modelo de ML como um sistema de problemas de otimização aninhados. Esta abordagem unifica arquitetura e otimização, criando uma capacidade computacional mais profunda para o aprendizado. Este é um passo crucial para criar modelos com as habilidades de aprendizado contínuo observadas no cérebro humano. Mais no blog de Vahab Mirrokni e Ali Behrouz: Leia o artigo do NeurIPS 2025: