Nested Learning: модели рассматриваются как множество вложенных задач оптимизации с независимыми контекстными потоками — революционный подход для непрерывного обучения
МОДЕЛЬ HOPE: само-модифицирующаяся архитектура с continuum memory (CMS), обеспечивающая более низкую perplexity, более высокую точность и превосходную работу с длинным контекстом
Статус: принята на NeurIPS 2025, но находится на экспериментальной стадии — требуется независимая валидация и промышленные испытания
Проблема: забывание как фундаментальный барьер
Катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) остаётся одной из самых фундаментальных проблем в создании AGI-систем. Когда модель обучается на новых данных, она переписывает веса, потеряв при этом знания, полученные ранее. Это делает невозможным долговременное инкрементальное обучение — ключевую способность человеческого разума.
Существующие подходы — replay буферы, EWC (elastic weight consolidation), параметрический изоляция — остаются ограниченными в масштабе и точности. Google Research предлагает принципиально новый взгляд: вместо одного процесса оптимизации, использовать вложенные, независимые циклы с собственными контекстами памяти.
Каждый внутренний уровень имеет собственный контекст, собственный локальный оптимизатор и механизм обновления весов
Уровни взаимодействуют иерархически: верхние уровни управляют стратегией, нижние — тактическими обновлениями памяти
Общая система позволяет наращивать знания инкрементально: новая информация интегрируется без перезаписи старых представлений
HOPE: архитектура с собственной памятью
HOPE (High-Order Pattern Embeddings) — конкретная реализация Nested Learning, основанная на рекуррентной архитектуре с блоками CMS (Continuum Memory System). Ключевые компоненты:
Self-referential обновления: модель обновляет собственные веса на основе анализа собственного поведения, создавая петли обратной связи для самоадаптации.
Continuum Memory: система памяти, которая масштабируется линейно, а не квадратично (как в стандартных трансформерах), позволяя обрабатывать потенциально неограниченный контекст.
Nested Optimization: вместо одного градиентного спуска, HOPE выполняет иерархический спуск через несколько уровней, каждый с собственным обучаемым оптимизатором.
Экспериментальные результаты
Google Research опубликовала результаты на нескольких бенчмарках:
Языковое моделирование: HOPE демонстрирует ниже perplexity по сравнению с Mamba, Jamba и стандартными трансформерами на наборах WikiText, OpenWebText и других корпусах.
Needle-In-A-Haystack (NIAH): критический тест для длинного контекста: HOPE показывает 95%+ успешности в извлечении информации из середины 32K-контекста, что превосходит GPT-4 Turbo и современные open-source модели.
Здравый смысл и рассуждения: на бенчмарках типа MMLU и ARC, HOPE показывает улучшенную точность за счёт лучшей согласованности долгосрочной памяти в цепочках мыслей.
«Вложенная оптимизация переопределяет то, как модели учатся. Это не об добавлении параметров — это о переструктурировании самого процесса обучения»— Google Research Team, NeurIPS 2025
Исследование находится на экспериментальной стадии: нет открытого кода, нет промышленного развёртывания, результаты основаны на собственных бенчмарках Google
Масштабируемость в продакшене неизвестна: как HOPE будет работать на 100B+ параметров моделях? Требуется независимая валидация
Вычислительные затраты: иерархическая оптимизация может требовать большей памяти и мощности, чем стандартные трансформеры
Почему это переломный момент для AI
Nested Learning и HOPE представляют сдвиг в парадигме: от «масштабирование параметров» к «переструктурированию процесса обучения». Это принципиально важно для достижения AGI-подобных возможностей, так как человеческий мозг не просто большой, а иерархически структурирован с множественными контурами обратной связи.
Если результаты Google подтвердятся независимыми исследованиями, это откроет путь к:
Более надёжным системам: модели смогут адаптироваться к новым задачам без забывания старых — критично для long-running agents в production.
Более экономичным моделям: лучше использовать иерархическую структуру параметров, чем наращивать их количество.
Более человекоподобному рассуждению: вложенные циклы обучения напоминают человеческую когнитивную архитектуру.
Для research labs: изучите papers на NeurIPS 2025, попробуйте воспроизвести эксперименты на маленьких моделях и своих данных
Для production teams: оценьте свои use-cases на предмет необходимости continual learning (knowledge graphs, evolving customer profiles, regulatory compliance) — это поможет приоритизировать HOPE когда она будет открыта
Для архитекторов: начните думать о том, как ваши LLM-pipelines будут адаптироваться без забывания. Подготовьте MLOps для инкрементальных обновлений, версионирования памяти и аудита
Что дальше: временная шкала и ожидания
Q4 2025 — Q1 2026: ожидается открытие кода и весов небольшой версии HOPE для research community. Начнут появляться независимые анализы и попытки масштабирования.
2026 (H2): вероятное включение идей Nested Learning в open-source фреймворки (PyTorch, JAX) через экспериментальные модули.
2027: первые production-готовые реализации в специализированных компаниях (RAG systems, knowledge bases, adaptive agents). Google вероятно интегрирует в Gemini и облачные LLM-сервисы.
Сценарии развития
Оптимистичный: HOPE демонстрирует масштабируемость, становится стандартом для continual learning, открывает путь к надёжным и адаптивным AGI-системам.
Реалистичный: HOPE остаётся нишевым решением для специальных use-cases (long-context RAG, knowledge graphs), но стимулирует конкуренцию и исследования в этом направлении. Mainstream моделирование остаётся на трансформерах с улучшениями.
Пессимистичный: экспериментальные результаты не масштабируются, вычислительные затраты неприемлемы, и идея остаётся в науке без промышленного применения.
Узнать больше: Google Research и NeurIPS 2025
Google Research Blog: Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning — оригинальное объявление с примерами и результатами.
NeurIPS 2025 Paper: The Illusion of Deep Learning Architectures — полный текст с методологией и экспериментами.
Technical Deep Dive: HOPE architecture documentation, self-referential optimization, continuum memory system (CMS) design.
Источники информации
Материал подготовлен на основе Google Research: Introducing Nested Learning (ноябрь 2025), NeurIPS 2025 conference proceedings — The Illusion of Deep Learning Architectures, профильного анализа Indian Express, Digit.in, Yahoo Tech, журналистских разборов в Wireunwired и других авторитетных источниках. Все технические детали и результаты взяты из оригинальных публикаций. Информация актуальна на 11 ноября 2025 года.