此篇文章以極具深度的思辨視角，從當前大型語言模型的「記憶缺陷」問題出發，探討人工智慧在「持續學習」上的根本瓶頸。作者首先指出，儘管現今的語言模型展現出令人驚嘆的理解與推理能力，但它們事實上是「不可成長」的系統——在預訓練完成的那一刻，模型的知識幾乎就被永久定型。無論人類在對話過程中給予多少新資訊，或模型在互動中能做出多深入的推論，一旦對話結束，這些新獲得的知識就會消失無蹤。文章將此現象巧妙比喻為「順行性失憶症」，指出AI如同《記憶拼圖》中的主角，保有過往的記憶，卻無法將新的體驗轉化成長期記憶。這種長、短期記憶之間的斷裂，使模型無法真正「學習」。在既有技術如RAG與Agent搜尋的補丁式方法之外，本文更關注的是模型內部記憶結構的根本重塑，而這正是Google Research最新論文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》企圖解決的問題核心。
文章接著引出「巢狀學習」（Nested Learning, NL）的理論核心，透過對現有「深度」神經網路迷思的挑戰，重新定義AI的學習本質。傳統的深度學習認為層數越深性能越強，但巢狀學習提出，真正的智慧不在層數堆疊的「深度」，而在學習過程的「層次性」與「動態性」──也就是在不同時間尺度下協同運作的多層學習機制。文章指出，研究團隊將原本被視為純粹工具的「優化器」重新詮釋為具記憶能力的學習模組：尤其是梯度下降中的「動量」項，被當作能壓縮與儲存歷史梯度的「元記憶模組」。在這樣的架構下，AI的學習過程不再只是被動地依指令調整權重，而是能主動記取學過的經驗與策略，像一名具備方向感與經驗判斷的導航員。巢狀學習受人腦運作啟發，引入「多速率」與「多層次」的學習系統，模擬神經可塑性中快慢並行的鞏固過程——即「即時吸收」與「離線整合」並行的記憶強化模式。這種設計讓模型內部的不同部件各自以不同頻率更新，形成一種層層遞進的記憶階層，讓短期知識可逐步被抽象化、汰選、並最終鞏固為長期記憶。
文章最後則進一步將理論落實到具體實作，介紹巢狀學習的工程實現——「連續體記憶系統」（Continuum Memory System, CMS）與其核心架構「HOPE」。CMS透過讓多個MLP模組以不同時間頻率運作，模擬人腦中記憶流轉的層次性，實現了從即時反應（高速層）到長期知識鞏固（低速層）的完整鏈接。作者以生動的公司比喻揭示其運作：高速區塊如同前線員工，負責即時回應變化；中速區塊則像部門主管，過濾與整合資訊；低速區塊則為決策層，僅在關鍵時修訂核心準則。這一架構打通了AI的「短期白板」與「公司章程」之間的資訊壁壘──使知識能真正流動、被篩選並固化為長期智慧。文章最後也謹慎提醒，巢狀學習雖為AI「持續成長」開啟新可能，但其在實踐中仍面臨巨大挑戰：如何為成百上千個模組設計合適的更新節奏，以及在這種多速率互動下維持可解釋性，皆是未來的難題。結語回到哲學層面，此篇文章認為巢狀學習不僅是一場技術革新，更可能改變我們對「智慧」的定義——讓AI不再只是冷靜的回應者，而是真正在時間與經驗中持續成長的學習者。
