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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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模型自我迭代一直是我非常感兴趣的话题，尤其做agent产品时，很多context engineering的活儿还挺烦挺枯燥挺难搞的，如果能把业务的脚手架内化到模型里，效果会有显著的提升。比如过去把lora、Ip adapter、PE优化等训到基模里，应用层就轻松很多，且效果的质量和泛化性都更好了。
作为一个应用层的产品，而非专业算法，看了之后，把自己的理解和思考写出来，期待与大家的交流，尤其来自算法同学的纠偏。
论文地址：https://abehrouz.github.io/files/NL.pdf
Nest learning试图解决大模型应用目前面临的一个核心矛盾：静态的权重与动态的业务需求之间的割裂。如果说目前的 Transformer 架构本质上是在通过静态权重来“预测下一个 Token”，那么 Nested Learning（嵌套学习）则是在尝试构建一个能够实时自我更新的系统。
1. 架构的本质差异：静态堆叠 vs 嵌套循环
目前的 LLM（基于 Transformer）与 Nested Learning 在底层逻辑上有着显著的区别：
Transformer（当前的主流）： 它的训练和推理是截然分开的。我们在训练阶段通过海量数据确定了模型的权重，一旦训练结束，这些权重就固化了。这就好比一个学生在毕业那一刻，他的知识体系就被封存了。上线后的每一次对话（Inference），模型都是在调用这份“死”的长期记忆，虽然能通过上下文窗口（Context Window）处理短期信息，但无法将其转化为长期的经验。这也是为什么模型会患有“顺行性遗忘症”——Session 一关，一切归零。
Nested Learning（新的范式）： 它的核心观点是 “Architecture is an illusion”（架构即幻觉）。它不再将模型看作是层与层的简单堆叠，而是将其视为一组嵌套的优化问题。在这个视角下，架构和优化器是一体两面的。模型被设计成多个不同层级的循环，有的层级负责快速适应（类似推理），即快权重，有的层级负责慢速固化（类似训练），即慢权重，这两者在 Nested Learning 中是统一且同时进行的。
2. 仿生学原理：多频率的记忆共振
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谷歌股价新高，Gemini3 和 Banana Pro 的发布，已经没有人再怀疑 Google 的能力了。人们看到好东西愿意直接扔钱，根本不需要考虑广告的事情。
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2025年底，AI 行业越来越美好。
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顺便打磨了一套 Anthropic 风格的PPT生成提示词，你可以在NotebookLM 或者 Lovart里边使用
NotebookLM 用的话只要风格描述部分，具体提示词为：
帮我根据下面这个文章做一套中学生都能理解的中文PPT。
先写1个PPT大纲，规划出每一页的PPT的内容。
然后将每一页的PPT内容分别扔给Nana Banana pro生成对应页面的PPT，需要确保风格一致。
PPT的具体风格应该为请“Anthropic/Claude 风格”的“温暖学术人文主义”设计。
背景：使用暖米色/奶油色 (# F3F0E9) 作为底色，模仿高级纸张质感。
字体：标题使用优雅的衬线体（Serif），正文使用现代无衬线体（Sans-serif）。
配色：主色调为赤陶红 (# D67052) 和芥末黄 (# F0B857)，搭配深海军蓝作为点缀。避免使用霓虹色或纯黑色。
视觉元素：使用注重排版的网格布局，插图风格应为抽象的、有机的黑色手绘线条画，置于赤陶红纯色色块之上，部分关键信息使用卡片布局。
图表：扁平化、极简的柱状图，强调数据对比，去除多余边框。
文字和图像都由 Nano Banana Pro 生成，另外不要将PPT 变成一整张图，一页一张图。
文章内容为：
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