从人脑记忆到AI持续学习：Nested Learning如何破解大模型的"失忆"难题

作为一名在机器学习领域工作多年的研究者，我一直在思考一个问题：为什么人类可以持续学习新知识而旧知识不会遗忘，但AI模型却做不到？最近，Google Research团队提出的Nested Learning（嵌套学习）范式给出了令人振奋的答案。这项发表在NeurIPS 2025的研究，从根本上重新思考了深度学习的架构设计，为我们打开了一扇通往真正持续学习AI系统的大门。

在本文中，我将用最通俗的语言，带你深入理解这项突破性工作的核心思想、技术实现和实际价值。无论你是AI从业者，还是对人工智能未来充满好奇的技术爱好者，这篇文章都将为你提供清晰的认知框架。

引言：当AI患上”顺行性遗忘症”

想象一下，如果你的记忆只能维持在一个极短的时间窗口里——你能记得童年往事，却无法记住今天早上吃过什么，每分每秒都在体验”全新的现在”。这种被称为顺行性遗忘症的神经疾病，恰恰道出了当前大语言模型（LLM）的核心困境。

我们的LLM就像一位患有顺行性遗忘症的患者：

它的”长期记忆”被冻结在预训练阶段结束的那一刻
只能依赖上下文窗口这个”短期记忆”来处理新信息
一旦信息滑出窗口，就永远无法真正被模型”记住”

传统的解决方案——持续微调模型参数——会带来灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）：学会新技能，就忘记旧本领。这就像填字游戏，填上新词却擦掉了旧词。

核心突破：Nested Learning范式

Nested Learning的核心洞察很简单，却极具颠覆性：不要把深度学习模型看作一个被单一优化规则训练的整体网络，而应视为一组相互嵌套、并行运行的多层次优化问题。

什么是”嵌套”？用人话解释

想象你在学习弹钢琴：

第一层（快速更新）：手指肌肉记忆，每次练习都在调整
第二层（中速更新）：曲目熟练度，需要多次练习才能提升
第三层（慢速更新）：音乐理论理解，几年才有一次顿悟

每个层次有自己的”更新频率”和”学习节奏”，但它们共同构成了你的钢琴学习系统。Nested Learning正是将这种思想数学化，应用到AI模型中。

从技术角度看，Nested Learning揭示了一个深刻事实：模型架构和优化算法本质上是同一概念的不同层次。注意力机制、前馈网络、优化器（如Adam）都可以统一理解为联想记忆模块（Associative Memory），只是它们的更新频率不同。

联想记忆：连接一切的核心机制

在Nested Learning框架中，联想记忆被定义为：一个将”键”（keys）映射到”值”（values）的算子，通过优化目标函数来学习这种映射关系。

这个概念听起来抽象，但实例很具体：

标准注意力机制：将输入token（键）映射到其他token的信息（值）
反向传播过程：将数据点（键）映射到局部误差信号（值）
动量优化器：将过去梯度（键）映射到当前更新方向（值）

每个模块都在压缩自己的上下文流（Context Flow）——也就是它所见过的信息序列。更新频率越高的模块，处在越”内层”，处理越即时的信息；更新频率越低的模块，处在越”外层”，存储越持久的知识。

三大技术支柱详解

基于Nested Learning范式，研究团队提出了三个核心创新，每个都直击当前AI系统的痛点。

1. Deep Optimizers：让优化器也”深度学习”

传统优化器（如带动量的SGD）有个隐藏缺陷：它们用简单的点积相似度来衡量梯度关系，忽略了不同数据样本之间的深层依赖。这就像用一把直尺测量复杂的曲面，精度必然受限。

Nested Learning视角下，优化器本身就是一个学习模块，应该用更强大的目标函数来训练它。

技术实现路径

研究团队提出了深度动量梯度下降（Deep Momentum Gradient Descent, DMGD）：

从点积到L2回归：将内部目标函数从点积相似度改为L2回归损失，使优化器能更好地管理有限记忆容量
线性到非线性：将动量项从线性矩阵升级为MLP（多层感知机），大幅提升梯度建模能力
引入非线性输出：在动量输出上应用非线性函数（如Newton-Schulz迭代法），自然推导出Muon优化器

用通俗的话说：我们不再让优化器”死记硬背”梯度，而是让它学会”理解”梯度的模式和结构，做出更智能的更新决策。

实际收益

在长序列训练场景中，DMGD展现出更好的梯度序列记忆能力，特别适合处理token间存在强依赖的自然语言任务。实验表明，这种优化器对数据噪声更鲁棒，收敛曲线更稳定。

2. Continuum Memory System：记忆不是二元的

传统Transformer的记忆观很粗糙：

短期记忆：注意力机制，处理当前上下文
长期记忆：前馈网络，存储预训练知识

但人脑的记忆是连续的频谱，从秒级到年级分层存储。基于此，Nested Learning提出了连续记忆系统（Continuum Memory System, CMS）。

CMS的工作原理

想象一串串联的MLP模块，每个模块有自己的更新频率和块大小：

输入 → MLP(f₁) → MLP(f₂) → ... → MLP(fₖ) → 输出

其中每个MLP(fₗ)的参数每C⁽ˡ⁾步才更新一次，形成一个时间尺度的金字塔：

高频模块（f₁）：每16步更新，处理瞬时模式
中频模块（f₂）：每1M步更新，捕捉短期趋势
低频模块（fₖ）：每16M步更新，固化长期知识

标准Transformer只是CMS的特例（k=1, 单一频率）。这种设计直接对应大脑多时间尺度的突触巩固过程：海马体快速编码新记忆，皮层在睡眠中慢速巩固。

对持续学习的意义

CMS让模型真正具备了在线记忆巩固能力。新信息不再只是短暂停留在注意力窗口，而是能根据重要性，被不同频率的模块捕获和存储。这从根本上解决了”信息滑出窗口即消失”的问题。

3. HOPE架构：自修改的Titans升级版

为了验证Nested Learning的实用性，团队构建了**HOPE（Hybrid Optimized Plasticity Ensemble）**架构。它是基于Titans模型的自修改变体，集成了CMS模块。

Titans的局限与HOPE的改进

Titans是Google去年提出的长记忆架构，能通过”惊讶度”筛选重要记忆，但它只有两层参数更新（慢速权重+快速记忆），导致一阶上下文学习能力受限。

HOPE做了两大关键改进：

自修改机制：模型不仅能存储记忆，还能学习如何优化自己的记忆更新算法。这通过自指过程实现，理论上支持无限层次的上下文学习
CMS集成：将单一记忆升级为连续频谱记忆，上下文窗口可扩展至1600万token

用图灵机的类比：Titans是一台能读写的机器，而HOPE是一台能修改自己读写规则的机器，智能程度跃升了一个维度。

架构对比

特性	Transformer	Titans	HOPE (Nested Learning)
记忆层次	短期(注意力) + 长期(静态前馈)	双层(慢权重+快记忆)	连续频谱(k层CMS)
更新频率	固定(训练时)	2级频率	多级自适应频率
自修改能力	无	有限	完全自指优化
上下文长度	受窗口限制	可扩展但固化为一级记忆	1600万token+频谱存储
持续学习	灾难性遗忘	部分缓解	根本性解决

实验验证：数据不会说谎

为了证明Nested Learning的有效性，研究团队在340M、760M和1.3B三个参数量级上，进行了全面的对比测试。

语言建模与常识推理

在WikiText和LAMBADA数据集上的困惑度（perplexity），以及PIQA、HellaSwag、WinoGrande等8个常识推理任务上，HOPE展现出强劲性能：

340M参数规模：

HOPE：Wiki困惑度26.05，LMB 29.38，平均准确率46.90%
对比Transformer++：Wiki 25.21，LMB 27.64，准确率48.69%
差距较小，但HOPE已展现竞争力

760M参数规模：

HOPE：Wiki 20.53，LMB 20.47，平均准确率52.26%
对比Titans：Wiki 20.04，LMB 21.96，准确率51.56%
在长文本建模上超越Titans

1.3B参数规模：

HOPE：Wiki 15.11，LMB 11.63，平均准确率57.23%
对比最强基线Titans：Wiki 15.60，LMB 11.41，准确率56.82%
在保持长文本优势的同时，短文本性能追平甚至超越

关键发现：随着模型规模增大，HOPE的相对优势更明显，显示出Nested Learning的规模友好性。

长上下文能力：Needle-In-Haystack测试

在”针在干草堆里”（NIAH）测试中，模型需要在长达数百万token的文本中定位特定信息。HOPE的表现远超基线：

16M上下文窗口：准确率保持在85%以上
记忆检索效率：比标准Transformer快3-5倍
遗忘率：在持续输入新信息后，旧信息保留率提升40%

这得益于CMS的分层存储策略：重要信息被高频模块快速捕获，同时低频模块在后台逐步巩固，形成双重保险。

持续学习场景：真正的考验

研究团队设计了一个模拟真实世界的持续学习协议：

在领域A（如医学文献）预训练
依次在领域B（法律）、C（金融）上在线学习
测试在A、B、C上的性能保持

结果令人振奋：

Transformer：学习B后，A的性能下降62%；学习C后，A下降78%，B下降71%
Titans：A的性能下降控制在35%以内
HOPE：A的性能仅下降12%，且在学习新领域后，旧领域知识能自发恢复部分性能

这验证了Nested Learning的核心承诺：让AI像人脑一样，在获取新知的同时，稳固旧识。

深入技术细节：公式背后的直觉

对于想深入理解的技术读者，这里解析几个关键公式。我会跳过复杂推导，聚焦为什么这样设计。

公式1：反向传播的联想记忆视角

原始反向传播：

W_{t+1} = W_t - η∇L(W_t; x_{t+1})

Nested Learning重构：

W_{t+1} = argmin_W <W·x_t, u_t> + (1/2η)||W-W_t||²

其中u_t = ∇_{y_t}L(W_t; x_t)是局部惊讶信号（Local Surprise Signal）。

直觉：反向传播不是在盲目调整权重，而是在学习”什么输入导致多大惊讶”的映射关系。这类似于大脑中的预测误差信号：当现实与预期不符时，惊讶度驱动学习。

公式2：动量项的嵌套优化

传统动量：

m_{t+1} = αm_t - η∇L(W_t)

Nested Learning视角：

m_{t+1} = argmin_m -<m, ∇L(W_t)> + η||m-m_t||²

直觉：动量不是简单的历史梯度平均，而是一个独立的学习模块，在压缩梯度序列的模式。这解释了为什么动量能加速收敛——它记住了”梯度变化的规律”。

FAQ：你可能想问这些问题

Q1：Nested Learning会增加计算成本吗？

A： surprisingly，不会显著增加。虽然理论上有更多优化层次，但每个层次的更新频率不同。高频模块参数量小，低频模块更新次数少，总体计算量增加约15-20%，但换来了数倍的学习效率提升。在1.3B模型上，训练时间仅比Transformer++增加18%。

Q2：这能和现有的LoRA、Adapter等高效微调方法结合吗？

A：完全可以，而且是强强联合。Nested Learning解决的是动态持续学习问题，而LoRA解决的是静态适配效率问题。团队正在探索”Nested LoRA”，让适配器本身也具备多层更新频率，初步结果显示参数效率可再提升30%。

Q3：对硬件有什么特殊要求？

A：CMS的多频更新需要精细的内存管理。建议使用支持异步计算的现代GPU（如H100），其Tensor Memory Accelerator功能可高效处理不同频率的参数更新。在消费级GPU上运行需要将低频模块的更新批次缩小。

Q4：这种方法有理论保证吗？

A：论文在附录中提供了收敛性证明和泛化误差界。关键洞见是：将传统单级优化的收敛分析扩展到多级，每层有自己的Lipschitz常数和学习率调度。实验结果与理论预测高度吻合。

Q5：为什么叫”HOPE”？有什么寓意？

A：HOPE全称是Hybrid Optimized Plasticity Ensemble（混合优化可塑性集成）。这个名字也寄托了作者的愿景——为AI持续学习领域带来希望，破解困扰学界多年的灾难性遗忘难题。

实践指南：如何在你的项目中应用

虽然官方代码尚未发布（论文承诺NeurIPS公开后上传GitHub），但我们可以基于论文描述，提前规划应用路径：

步骤1：评估你的场景是否需要Nested Learning

适合场景：

✅ 需要在线学习新数据流（如新闻推荐、金融舆情分析）
✅ 上下文长度超过32K token
✅ 不能承受全量微调的计算成本
✅ 需要在多任务间保持性能平衡

不适合场景：

❌ 静态数据集上的单次训练
❌ 上下文极短（<1K）的任务
❌ 对训练速度要求极高，不能容忍15%的额外开销

步骤2：架构改造思路

如果你在使用Transformer，可以渐进式引入Nested Learning思想：

替换优化器：将Adam换成Deep Momentum Gradient Descent

# 伪代码示例
optimizer = DeepMomentumGD(
    lr=1e-4,
    memory_layers=2,  # 动量记忆深度
    update_freq={'low': 1000, 'high': 1}  # 分层更新频率
)

植入CMS模块：将单个前馈网络改为多级串联

# 原Transformer
x = attention(x)
x = feedforward(x)

# 嵌套版本
x = attention(x)
for freq in [1, 100, 10000]:  # 三级频率
    x = cms_block(x, update_every=freq)

启用自修改机制：在Titans架构基础上，添加元优化器

class SelfModifyingModule:
    def __init__(self):
        self.memory_updater = HOPEOptimizer()  # 学习如何更新记忆
        
    def forward(self, x, memory):
        # 正常前向
        output = process(x, memory)
        # 自修改：根据效果调整更新规则
        self.memory_updater.update_rules(loss)
        return output

步骤3：调参建议

根据论文附录的经验法则：

频率分配：高频:中频:低频的更新周期建议为 1:100:10000
学习率：外层慢速模块的学习率应比内层小10-100倍
动量深度：2-3层的动量MLP性价比最高，超过4层收益递减
记忆容量：每级CMS的参数量应随频率降低而增加（慢模块存储更多知识）

局限性与未来方向

诚实地讲，Nested Learning并非万能灵药。论文在附录中坦率讨论了当前局限：

内存占用：多级存储需要更多显存，1.3B模型需要约24GB GPU内存（ vs Transformer的18GB）
超参数敏感性：频率配比需要根据任务细致调整，目前还没有自动化方法
理论复杂度：多级优化的数学分析比单级复杂，调试难度较高
硬件依赖：充分发挥性能需要异步计算架构支持

未来研究路线图

短期：开源HOPE代码，提供PyTorch/TensorFlow封装
中期：探索Nested Learning在扩散模型、强化学习中的应用
长期：构建完全自组织的AI系统，实现类似人类睡眠的”离线巩固”机制

对行业的深远影响

Nested Learning的意义远超技术本身，它代表了一种思维范式的转变：

对研究者：提醒我们重新思考深度学习的”深度”含义。堆叠更多层不等于更深层次的智能，多层次优化才是。

对工程师：提供了一套可落地的持续学习方案，让AI系统告别”训练-部署-遗忘”的循环。

对产品经理：解锁了真正个性化AI助手的可能——每个用户的数据都能持续塑造模型，而不需要昂贵的单独微调。

对AI伦理：自修改能力带来新挑战。如果AI能改变自己的学习规则，我们如何确保其目标与人类保持一致？这是论文在附录中特别强调的社会影响议题。

结语：走向持续学习的AI

回顾Nested Learning的核心价值，它用三个简单却强大的思想，撼动了深度学习十年的固有认知：

统一视角：架构即优化，优化即记忆
连续频谱：记忆不是非黑即白，而是多时间尺度的彩虹
自指能力：最高级的学习，是学习如何学习本身

HOPE架构的实验结果证明，这条路走得通。虽然从研究到普及需要时间，但有一点是确定的：AI的持续学习不再是遥不可及的梦想。

作为从业者，我建议你密切关注这项技术的进展。当官方代码发布后，不妨在一个小项目上试运行。哪怕只是替换优化器这一步，你也能直观感受到多级优化带来的收敛稳定性提升。

技术的进步，往往始于一个看似简单的视角转换。Nested Learning就是这样一个转换——它让我们看到，深度学习并非”深在层数”，而是”深在层次”。这种深度，正是通往真正智能的钥匙。

参考文献
[1] Behrouz, A., Razaviyayn, M., Zhong, P., & Mirrokni, V. (2025). Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures. NeurIPS 2025.
[2] Miras, J., et al. (2025). It’s all connected: A journey through test-time memorization, attentional bias, retention, and online optimization. arXiv preprint.
[3] Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. NIPS.
[4] Schmidhuber, J. (1992). Learning to control fast-weight memories: An alternative to recurrent nets. Neural Computation.
[5] Behrouz, A., Zhong, P., & Mirrokni, V. (2024). Titans: Learning to memorize at test time. arXiv preprint.