Исследователи представляют Nested Learning - новую парадигму ML, рассматривающую модели как вложенные оптимизационные задачи для решения катастрофической забывчивости Подход объединяет архитектуру модели и алгоритмы обучения, обеспечивая непрерывное обучение Доказательство концепции архитектуры Hope демонстрирует превосходное моделирование языка и управление длинной контекстной памятью, превосходящее существующие модели