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
