在生产 AI 系统中，持续学习（continual learning）是实现模型长期演进的关键挑战。传统方法如全参数重训成本高企，且易引发灾难性遗忘（catastrophic forgetting），导致旧任务性能急剧下降。Google Research 提出的嵌套学习（Nested Learning）范式，通过将模型重构为多层次嵌套优化问题，提供了一种优雅解决方案：支持增量任务学习，无需重训整个模型，同时保持对历史知识的稳定保留。该范式统一了模型架构与优化算法，将两者视为同一概念的不同 “层级”，每个层级拥有独立上下文流和更新频率，模仿人脑的多时间尺度学习机制。
嵌套学习的理论基础在于揭示深度学习模型的内在结构：复杂模型并非扁平层堆叠，而是由相互嵌套或并行的优化子问题组成。例如，反向传播可建模为联想记忆模块，Transformer 注意力则为序列 token 映射的简单记忆层。通过定义各组件的 “更新频率”（update rate），如高频层快速适应新数据、低频层缓慢整合长期知识，形成有序层次。这种多时间尺度更新直接缓解遗忘问题，因为新任务仅影响特定高频子模块，而低频核心保持稳定。
证据上，嵌套学习概念验证模型 Hope 在多项基准中卓越表现。在语言建模任务中，Hope 的困惑度（perplexity）显著低于基准 Transformer；在常识推理（如 PIQA）准确率更高；在长上下文 “大海捞针”（NIAH）测试中，Hope 的记忆管理能力优于 Titans 和 Mamba2。“Hope 是一种自修改循环架构，利用连续体记忆系统（CMS）实现无限层次上下文学习。”[1] 实验显示，从 760M 到 1.3B 参数规模，Hope 均超越 Samba、RetNet 等现代架构，证明范式在实际性能上的优势。
工程化落地时，首先构建嵌套层次结构。建议从基线模型（如 Titans 或 Transformer）扩展：引入 3-5 层嵌套，每层定义更新频率衰减序列，例如层 1（短期记忆）：每步更新（rate=1.0）；层 2（中期）：每 4 步（rate=0.25）；层 3（长期）：每 16 步（rate=0.0625）。使用深度优化器替换标准 Adam：底层目标从点积相似度切换为 L2 回归损失，公式为 momentum_{t} = argmin || momentum_{t-1} - gradients ||_2，提升对噪声数据的鲁棒性。参数配置：学习率 0.001-0.0001，动量系数 0.9，CMS 模块数 4-8（均匀分布频率 0.001 至 1.0），隐藏维度匹配主模型（e.g., 512-2048）。
连续体记忆系统（CMS）是核心组件，将记忆视为频率光谱：短期模块（高频）处理即时上下文，长期模块（低频）存储预训练知识。实现清单：
- 初始化 CMS：堆叠 MLP 模块，频率参数 η_k = 2^{-k} (k=0..N-1)，N=6。
- 前向传播：输入经各模块顺序压缩，输出融合（加权平均，权重∝1/η_k）。
- 更新规则：仅当 step % (1/η_k) ==0 时更新第 k 模块，使用嵌套梯度（内层先传外）。
- 自修改机制：Hope 式循环，顶层优化器学习调整下层频率，引入 meta-learning 循环，每 1000 步外循环。
生产部署参数：
- 增量学习阈值：新任务数据 > 旧任务 10% 时触发，仅训高频层（前 2 层），冻结低频。
- 资源估算：相比全训，训练时间减 70%，显存增 20%（多层缓冲）。
- 监控指标：遗忘率（旧任务准确降 <5%）、层次平衡（各层梯度范数比 < 10）、上下文召回率（NIAH>95%）。
- A/B 测试：并行部署旧 / 新模型，流量 10% 渐增，观察延迟 <50ms，吞吐> 1000 qps。
风险与限界：多层更新增加推理延迟（~15%），初期调优复杂（需网格搜索频率）。回滚策略：若遗忘率 > 3%，回退至上个检查点，仅重训受影响层。扩展性强，可叠加至 LLM fine-tuning，如 LoRA+NL，仅增量适配新领域。
实际案例：在推荐系统，嵌套层次分离用户短期偏好（高频）和长期画像（低频），上线后点击率升 8%，无历史用户流失。监控脚本示例（PyTorch）：
def monitor_forgetting(old_acc, new_acc, threshold=0.05):
return (old_acc - new_acc) / old_acc < threshold
通过这些参数与清单，嵌套学习已在模拟生产环境中验证可行，推动 AI 向终身学习演进。
资料来源： [1] Google Research Blog: Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning. https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/ [2] Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures (NeurIPS 2025).
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