嵌套學習:深度學習架構的幻象
December 22, 2025
提出了 嵌套學習 這一新的學習典範,將機器學習模型表示為一組嵌套的、多層次的優化問題,每一層都有自己的「上下文流」。從 NL 的角度看,現有深度學習方法通過壓縮自身的上下文流來從數據中學習,而大型模型中的上下文學習自然湧現。NL 提出了一種哲學思想,即設計具有更多「層次」、更富表達力的學習演算法,從而實現更高階的上下文學習,並可能解鎖有效的持續學習能力。
December 22, 2025
提出了 嵌套學習 這一新的學習典範,將機器學習模型表示為一組嵌套的、多層次的優化問題,每一層都有自己的「上下文流」。從 NL 的角度看,現有深度學習方法通過壓縮自身的上下文流來從數據中學習,而大型模型中的上下文學習自然湧現。NL 提出了一種哲學思想,即設計具有更多「層次」、更富表達力的學習演算法,從而實現更高階的上下文學習,並可能解鎖有效的持續學習能力。
October 29, 2025
關於《Offset Geometric Contact》論文的詳細條列式彙整,涵蓋方法、演算法和實驗結果。