在人工智能研究领域，持续学习与知识巩固的难题长期困扰着科学家。传统大模型在预训练阶段虽能吸收海量信息，却在后续学习新内容时面临“灾难性遗忘”困境——新知识的学习往往导致旧技能衰退，如同用新磁带覆盖旧录音。这一核心矛盾推动Google Research团队提出突破性理论框架，试图从底层重构AI学习机制。
研究团队在论文《嵌套学习：深度学习架构的幻觉》中指出，当前技术路径的局限源于架构与算法的割裂。过去研究者分两条路线探索：一类通过设计记忆模块优化模型结构，另一类通过调整参数更新规则改进算法，但两者始终作为独立组件发展。这种碎片化模式导致模型如同静态知识库，难以实现动态知识积累。
嵌套学习理论的核心突破在于重新定义学习本质。该理论认为，复杂机器学习模型本质是嵌套运行的优化问题集合。研究团队类比人类记忆系统：瞬时记忆更新迅速，短期记忆次之，而世界观等长期知识需长期沉淀。基于此，他们提出“更新频率”概念——模型组件（如权重参数、优化器动量项）以不同速度迭代，形成天然层级结构。
以梯度下降为例，传统视角下它仅是参数更新工具，但在嵌套框架中，外层参数优化是慢速过程，而内层权重更新规则本身构成快速优化问题。高级优化器（如Adam）的动量项更被视为微型记忆模块，通过梯度压缩存储历史信息。这种视角转换首次将架构设计与优化算法统一为动态学习系统。
基于统一框架，研究团队提出三大技术路径：深度优化器用小型神经网络替代传统优化器，形成“深度动量梯度下降”，显著提升历史梯度利用效率；自修改架构使模型具备动态调整学习策略的能力，例如在序列任务中自主优化注意力机制；连续记忆系统则打破短期/长期记忆的二元划分，通过多速率神经网络块实现知识光谱式存储——高频块处理即时上下文，中频块整合阶段知识，低频块沉淀抽象认知。
融合三大技术的HOPE架构（持久嵌入混合优化器）将理论转化为实践。与传统Transformer静态前馈网络不同，HOPE为每个记忆层级配备专属前馈模块，形成动态知识系统。实验数据显示，在语言建模和常识推理任务中，340M至1.3B参数规模的HOPE模型均超越对比模型，尤其在长上下文“针尖海草”任务中展现高效内存管理，验证了连续记忆系统的优势。
这项研究为机器人、自动驾驶等需要终身学习的领域开辟新路径。传统AI系统依赖高成本再训练，而嵌套学习框架使模型能像人类一样在保留知识基础上持续进化。尽管当前研究尚未涉及睡眠式离线整理机制，但其通过更新频率分层实现的知识动态管理，已为构建通用人工智能提供关键理论支撑。
