Google又发布了一篇可能改变AI未来的论文，这次它教AI拥有了记忆。

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文章摘要

Google Research近期发表的论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》提出了一种突破性框架，旨在解决当前大模型存在的“顺行性遗忘”问题。这一缺陷表现为模型无法将交互中获得的新知识转化为长期记忆，导致每次对话都像重启一个“出厂设置”的AI。

论文的核心观点是借鉴人脑的多层次记忆机制。人类记忆分为高频（短期反应）、中频（战术决策）和低频（战略巩固）系统，而现有Transformer架构却是单频的——训练后参数完全冻结，无法动态更新。作者提出的“嵌套学习”（Nested Learning）框架通过模块化设计，将AI的学习过程分层：高频层处理即时对话，中频层整合会话主题，低频层沉淀长期用户画像。

关键技术突破是名为HOPE（Hierarchical Online Progressive Embedding）的新模块，结合了动态权重调整和多时间尺度的连续记忆带。这一设计模拟了人脑睡眠时的记忆巩固过程：短期记忆通过离线处理转化为长期记忆。与当前ChatGPT依赖外挂数据库（RAG）的“伪记忆”不同，HOPE能从模型层面实现真正的持续学习。

研究还揭示了脑科学对AI的启发。例如，大脑通过不同频率的脑电波（如Delta波、Alpha波）协调信息处理与存储，而嵌套学习框架首次在AI中实现了类似的多频协同机制。论文以驾驶学习为例，说明人类技能获取天然具有嵌套性——肌肉记忆、路况判断和路线规划分属不同时间尺度的学习层级。

这一创新可能终结大模型的“记忆碎片”时代。现有模型如GPT-4的知识永远停留在预训练时间点，而嵌套学习架构使AI能像人类一样积累经验。例如，AI在与用户多次互动后，可能自主发现“该用户偏爱古典音乐”并内化为长期认知，而非依赖外部笔记。

论文的潜在影响深远：若实现商业化，将彻底改变AI产品的交互模式。未来的AI助手可能真正“认识”用户，而非每次对话都从零开始。不过，该技术仍面临挑战，如多频系统的训练复杂度、记忆存储的伦理边界等。这项研究标志着AI从静态知识库向动态学习体的关键跃迁。