谷歌AI领域迎来一项突破性进展，其核心负责人Jeff Dean公开点赞的嵌套学习（Nested Learning，简称NL）研究引发广泛关注。这项由清华姚班校友钟沛林团队主导的研究，为大语言模型长期存在的“灾难性遗忘”问题提供了创新解决方案。实验数据显示，基于NL范式构建的Hope模型在语言建模与长上下文推理任务中，全面超越主流基线模型。
传统深度学习框架长期依赖“堆叠网络层数+扩大参数规模”的粗放式发展路径，但这种模式逐渐暴露出边际效益递减的困境。研究团队指出，当模型参数突破临界值后，继续增加层数不仅难以提升性能，反而可能引发训练效率下降、泛化能力弱化等问题。更严峻的是，现有模型普遍存在“顺行性遗忘”缺陷——完成预训练后便丧失持续学习新知识的能力，只能依赖有限的上下文窗口或固化参数，与人类动态积累知识的认知模式形成鲜明对比。
嵌套学习的突破性在于重构了机器学习底层架构。研究团队从人类大脑的记忆机制中获取灵感，将在线巩固与离线巩固的协同工作模式数字化，构建出多层级嵌套的优化体系。在这个系统中，每个层级配备独立的上下文流与更新频率：高频模块负责实时处理输入数据，低频模块则沉淀长期知识规律，形成类似人类记忆的分层管理机制。这种设计使得模型既能快速响应新信息，又能保持长期稳定性。
研究团队通过三大核心创新实现范式升级。深度优化器突破传统优化器的固定公式限制，引入预处理机制识别梯度特征，利用神经网络存储历史梯度规律，实现动态参数调整；自我修改模型赋予架构自主进化能力，在训练过程中自动学习参数更新规则，无需人工干预即可适配新领域数据；连续记忆系统将传统二元记忆结构升级为多尺度记忆链，不同模块按不同频率更新，分别承担短期细节存储与长期规律提炼功能。
实验环节验证了理论创新的实际价值。在涵盖760M至1.3B参数规模的测试中，Hope模型在Wiki文本困惑度、PIQA物理常识推理、Winograd指代消解等关键指标上全面领先。特别是在处理长上下文时，其多层级记忆系统展现出显著优势，既能捕捉局部细节特征，又能把握全局语义关联，有效解决了传统模型在长序列处理中的信息丢失问题。该研究成果已被NeurIPS 2025学术会议接收。
这项突破性研究的背后，站着一位特殊的青年科学家——钟沛林。这位2016届清华姚班毕业生，早在中学时期就展现出非凡天赋。据知情人士透露，他在雅礼中学就读期间，常在深夜参与全球编程挑战，与各国选手同台竞技。2012年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）上，他与同校学子艾雨青双双斩获金牌，并因此获得清华姚班保送资格。这段发小情谊延续至学术领域，两人分别在计算机科学与软件工程方向深耕，最终共同入职meta公司担任关键技术岗位。
钟沛林的学术轨迹堪称开挂式成长：从雅礼中学竞赛明星到清华姚班精英，再到哥伦比亚大学计算机博士，最终成为谷歌纽约研究院算法团队的核心成员。其研究领域横跨优化理论、神经架构设计与持续学习系统，在顶级学术会议发表多篇高影响力论文。此次嵌套学习研究的突破，不仅验证了跨学科研究路径的可行性，也为AI领域培养复合型创新人才提供了生动范本。
