Pentru a avansa IA fundamentală, trebuie să rezolvăm învățarea continuă și uitarea catastrofală. O nouă cercetare a echipei noastre introduce Nested Learning (NL), o paradigmă care vede un model ML ca un sistem de probleme de optimizare imbricate. Această abordare unifică arhitectura și optimizarea, creând o capacitate de calcul mai profundă pentru învățare. Acesta este un pas crucial către crearea de modele cu abilitățile de învățare continuă observate în creierul uman. Mai multe pe blogul lui Vahab Mirrokni și Ali Behrouz: Citiți lucrarea NeurIPS 2025: