突破LLM遗忘瓶颈，谷歌「嵌套学习」让AI像人脑一样持续进化
机器之心报道机器之心编辑部LLM在持续学习方面有了新突破。近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。
AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践
随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史。然而，LLM 的上下文窗口限制、不断增长的 token 成本，以及如何让 AI“记住”用户偏好和历史交互，都成为了构建实用 AI Agent 系统面临的核心挑战。
“持续学习”模型与现有Transformer架构有何本质区别？
持续学习模型与Transformer的本质区别在于学习范式：前者是动态的在线终身学习系统，后者是静态的离线训练框架。Transformer模型在部署后能力基本固化，而持续学习模型旨在从现实世界的实践中即时获取知识，像人类一样边用边学。
2026年AI破局点：记忆增强架构让模型持续学习，开发者该动
今晚，我盯着DeepMind的论文，突然觉得手上这杯咖啡不香了晚上十点，我坐在工位上刷着手机，咖啡已经凉透了。隔壁组的同事正在为Agent训练收敛慢发愁——他们的模型在3D导航任务里，第100个episode还在原地打转。
谷歌发表重磅论文提出《嵌套学习》，是否导致真正的“机器觉醒”
2026年1月，谷歌DeepMind发布的一篇论文在AI圈炸开了锅。这篇名为《嵌套学习》的研究，被不少业内人士称为《Attention is All you Need》的"续集"。
谷歌又一个Transformer级别的研究？AI学习就像做梦一样层层嵌套
谷歌最近集中发布了一堆王炸产品和论文，真是秦始皇摸电线——嬴麻了。比如，X上的用户@Tz_2022用谷歌的Nano Banana Pro给谷歌的嵌套学习论文做了一个漫画。人类可以一边聊天一边记住新朋友的名字，而ChatGPT却像个健忘症患者，聊完就忘，下次见面还得从头介绍自己？
清华联合NUS发布大语言模型记忆机制综述：从计算副产物到核心架构维度
来源：市场资讯（来源：网易科技）在过去数年里，大语言模型（LLM）能力的跃升在很大程度上被归因于规模法则（Scaling Laws）——即参数量、训练数据规模以及计算预算的协同扩张。
AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践指南
然而，大语言模型的上下文窗口限制、不断攀升的 Token 成本，以及如何让 AI 精准 “记住” 用户偏好与历史交互等问题，已成为制约实用型 AI Agent 落地的核心瓶颈。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
近日一篇关于 Agent Memory 的系统性综述，联合了 20 + 所高校与工业界研究单位，包括伊利诺伊、加州等全球多所研究高校，以及 Meta、Google、Salesforce 等工业界团队，一起梳理了 Agent memory 这条正在爆炸式发展的赛道。