Щоб просунути базовий штучний інтелект, ми повинні вирішити проблему постійного навчання та катастрофічного забування. Нове дослідження нашої команди вводить парадигму вкладеного навчання (NL), яка розглядає модель машинного навчання як систему вкладених задач оптимізації. Цей підхід об'єднує архітектуру та оптимізацію, створюючи глибшу обчислювальну здатність для навчання. Це важливий крок на шляху до створення моделей з постійними здібностями до навчання, які спостерігаються в людському мозку. Більше в блозі Вахаба Міррокні та Алі Бехруза: Прочитайте статтю NeurIPS 2025: