Google ha introdotto a NeurIPS 2025 un nuovo paradigma di apprendimento continuo chiamato Nested Learning, pensato per superare i limiti strutturali dei Transformer, incapaci di aggiornarsi senza dimenticare quanto già appreso.
Il modello adotta una logica multilivello, dove diversi strati di memoria si aggiornano a velocità differenti, consentendo al sistema di adattarsi in tempo reale ai nuovi contesti.
Da questa impostazione deriva anche una nuova architettura, HOPE, una rete auto-modificante dotata di un “continuum memory system” capace di integrare e consolidare le informazioni nel tempo.
Pur richiedendo un notevole carico computazionale, i test mostrano che il Nested Learning può superare le prestazioni dei Transformer più avanzati su specifici benchmark, aprendo la strada a IA dotate di una vera forma di apprendimento incrementale, simile alla neuroplasticità umana.
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https://www.dday.it/redazione/55223/nested-learning-la-nuova-via-di-google-per-insegnare-alle-ia-a-imparare-continuamente