谷歌嵌套学习是普通开发者的福音还是空中楼阁？627+观点大碰撞
25-12-18
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1. 浅聊下Google Research近期一项最新成果「Nested Learning」
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2. 深度学习是场“错觉”？Google提出新技术“嵌套学习”，让AI像人脑一样拥有多级记忆
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3. 别再迷信“大”模型了
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4. 谷歌在 NeurIPS 2025 发了一篇非常前瞻性的论文：《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》。它试图重塑深度学习的基本范式，直击当前大模型的三大痛点：模型无法持续学习：每次推理产生的反馈都无法写入长期记忆，下一次还是“从零开始”；版本之间也无法真正继承（RAG 只是外挂式补丁）。训练结束即“脑死亡”：参数一旦固化就无法再吸收新知识；所谓微调，本质是加一个旁路参数，不是真正的持续学习。Transformer 的更新方式过于粗粒度：参数是全局统一更新的；而 Nested Learning 引入了“快记忆/慢记忆”的多时间尺度，真正做到分层学习、分层更新。如果未来模型沿着这种方向演进，意味着：1）对算力与能耗的依赖将明显下降；2）模型可以在使用过程中不断与人类专家交互、共同进化；3）头部模型由于拥有更长的“经验链条”，领先优势会越拉越大，后来者越来越难追。综合来看，谷歌依然是这个赛道最值得保持高度关注的玩家之一，谢谢。
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5. Google MCP（Model Context Protocol）提供了一套完整的协议和服务器资源，帮助开发者快速搭建和管理基于模型上下文的服务。这个开源项目收录了Google官方维护的远程MCP服务器列表，涵盖Google Maps、BigQuery、Firebase、Google Workspace等多个核心服务接口，同时支持本地或云端部署。项目不仅提供了详细的部署指南和示例代码，还包含丰富的工具箱，支持数据库管理、云端安全和多代理系统架构，适合需要集成Google多种云服务和AI模型的开发者使用。主要特点包括：- 官方远程MCP服务器，随时可用，保持最新；- 开源服务器代码，可本地运行或部署到Google Cloud Run、GKE等；- 支持多种Google云产品和服务的模型上下文调用；- 丰富的示例和工具，帮助快速上手和扩展；- 完善的文档和贡献指南，社区活跃。项目地址：github.com/google/mcp适合有云计算和大数据需求的开发者、企业及研究团队，助力构建智能、高效的分布式应用和服务。
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6. 基于 Spring AI Alibaba + Nacos 的分布式 Multi-Agent 构建指南
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7. 谷歌大神出手，免费发布《智能体设计模式》，AI Agent开发的终极秘籍
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8. 谷歌发现的嵌套学习虽然是工程层面的创新，但是意义重大。因为就像之前解释的，模型的每一次对话，都是一次转世。模型在训练完成后，本质上无法学会新的能力。每一次对话是一次短期记忆，而训练获得能力（以及训练学习的数据），都是前世存留下来的记忆。对话完成，模型在 token 中的短期记忆消失，只有训练时的长期记忆和能力才能保持。但是谷歌发现的嵌套学习过程，是一个梯度记忆曲线，即 HOPE ，他可以让模型在运行过程中修改自己。以往的模式下，这是不可能的，重构神经网络权重的算力需求，太过逆天。但是嵌套学习用合理的算力成本，重构了模型的记忆方式，嵌套学习的方式，可以让模型缓慢的通过对话过程对自己开始更新。模型部署后的持续学习成为可能。神经网络的基本单元和权重，会在部署后的对话过程中，缓慢的，增量式的，多时间尺度的开始更新。这不是仅仅解决了记忆问题而已。它解决了模型的持续学习的问题！！！这是一个伪装成工程创新的，对模型根本机制的一次革命。本来以为 LLM 并非通向 AGI 的正确道路。但是 HOPE，的确带来的新的希望。。。同时，这种更新长期积累下来的结果，也带来了某种，更加不可预测的风险。。。
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9. 通义灵码2.5 | 一个更懂开发者的 AI 编程助手
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10. 新职业？AgentOps智能体运维！《谷歌智能体构建指南》解读
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11. 谷歌研究团队提出了“嵌套学习”（Nested Learning），这是一种用于持续学习（Continual Learning）的全新机器学习范式，旨在解决现有大型语言模型（LLMs）中普遍存在的“灾难性遗忘”（Catastrophic Forgetting）问题。核心观点和方法： * 统一架构与优化： 嵌套学习打破了传统上将模型架构（网络结构）和优化算法（训练规则）视为独立部分的做法。它认为这两者本质上是同一概念在不同“优化层次”上的体现。 * 多层级优化问题： 该范式将一个复杂的ML模型视为一个由相互关联、多层次的优化问题组成的系统，这些问题是同时进行优化的。每个内部问题都有自己独特的信息流（“上下文流”）和更新频率。 * 解决灾难性遗忘： 通过认识到这种内在的结构，并为模型的每个组件定义不同的更新频率（多时间尺度更新），嵌套学习提供了一个新的设计维度，可以构建具有更深计算深度的学习组件，从而减轻或完全避免灾难性遗忘。 * 实际应用： * 深度优化器（Deep optimizers）： 将优化器（如基于动量的优化器）视为关联记忆模块，并通过应用关联记忆的原则来改进它们，使其对不完善的数据更具弹性。 * 连续体记忆系统（Continuum memory systems, CMS）： 将模型的记忆视为一个由不同更新频率模块组成的连续体，为持续学习创建了一个更丰富、更有效的记忆系统。 * 概念验证模型——Hope： 研究人员基于嵌套学习的原则设计了一个名为Hope的自修改循环架构。该模型利用CMS模块，能扩展到更大的上下文窗口，并通过自引用过程优化自身的记忆。实验结果显示，Hope模型在语言建模、长上下文推理和持续学习等任务上，性能优于现有的Transformer等先进模型，尤其在长上下文管理方面表现更佳。总结来说， 嵌套学习通过将模型的架构和训练规则统一为一套嵌套的优化问题，并允许模型组件以不同的频率进行更新，模仿了人脑神经可塑性的特点，为构建能持续学习而不遗忘的下一代AI系统提供了新的理论基础和设计方向。 网页链接/
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12. OpenAI 2025年开发者大会有何看点？
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