Nested Learning是一种新型机器学习方法，通过将模型视为一系列嵌套的子优化问题，每个子问题拥有独立的工作流程，旨在缓解甚至避免“灾难性遗忘”问题。传统模型在学习新任务时往往丢失旧任务知识，而该方法通过结构化优化提升持续学习能力。尽管过去十年神经网络和训练算法取得显著进展，大语言模型仍面临持续学习的挑战。人类大脑凭借神经可塑性实现知识累积与自我改进，为AI提供了理想范本。Nested Learning借鉴这一理念，使模型在不断吸收新技能的同时保持对已有知识的记忆，推动机器学习向更类人化的方向发展。

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