Nested Learning：Google Research 正在尝试重新定义深度学习的"学习结构"
2025 年11月，Google Research 提出了一个名为 Nested Learning（NL） 的研究框架，试图回答一个被大型模型时代重新激活的经典问题：
深度学习模型究竟是如何"学习、记忆与自我更新"的？
这是一个理论难题，自 2017 年 Transformer 成为主流架构后，被规模化训练的成功暂时压下。但随着模型能力快速增长（尤其是 In-Context Learning 的爆发），旧问题重新浮出水面：
- LLM 为什么能"临时学习"？
- 它的"短期记忆"存在哪？
- 优化器为什么像一个"记忆系统"？
- 为什么模型可以从非常小的信号中迅速适应？
- 多时间尺度学习的本质是什么？
- 深度学习是否等价于连续记忆压缩？
Google 试图用 Nested Learning 给出一种结构化、统一化的解释框架。
要理解 Nested Learning，必须先回到深度学习的发展轨迹。
一、提出 Nested Learning 的时代背景
Nested Learning 不是凭空出现，它来源于三条趋势的交汇：
趋势 1：LLM 的 In-Context Learning，无法用传统学习理论解释
ICL（in-context learning）意味着模型可以在没有更新参数的情况下：
- 查看几个示例
- 推断模式
- 更新其内部表示
- 产出新行为
这是一种真正意义上的**"推理中的学习"**。
传统神经网络理论无法解释：
- 为什么 ICL 会自然出现？
- 为什么大模型比小模型更擅长 ICL？
- 为什么注意力似乎在执行"快速学习算法"？
谷歌在论文中明确指出：
ICL 是 fast learning，而现有理论对 fast learning 的解释不完整。
趋势 2：优化器（Adam / Momentum）被发现具有"隐性记忆结构"
近年来许多论文提出：
- Adam 的动量项像"中期记忆"
- 优化器在学习"梯度序列的压缩表示"
- 模型的"学习规则"本身被外部优化器控制
这与传统"学习 = 参数更新"的叙事并不一致。
Google 的观点是：
优化器本身是一个独立的记忆系统（medium memory）。
而训练过程是不同记忆系统之间的互动。
趋势 3：持续学习（Continual Learning）久攻不下
深度学习的难题包括：
- 灾难性遗忘
- 快速适应与长期稳定的冲突
- 记忆整合（consolidation) 的缺失
神经科学在这一领域拥有大量研究成果（多频率脑波、多时序突触可塑性），但深度学习体系将其完全分裂开。
Nested Learning 是将这些系统重新放入一个统一框架的尝试。
二、Nested Learning 的核心思想：所有学习都是嵌套的、多时间尺度的
论文提出，神经网络中的学习可以分为三类：
1. Fast Learning（快速学习）------毫秒级/步骤级
典型对应：
- attention
- 缓存的 KV（临时表征）
- feedforward 层的快速重构
- ICL
- scratchpad 推理
- RNN 的 hidden state
快速学习的特点：
- 不改变模型权重
- 依赖即时信号
- 用于"在线适应"
- 会很快被下一步信息覆盖
Google 认为：
attention 不是记忆的替代品，它本身就是一种学习机制。
2. Medium Learning（中速学习）------训练时间尺度
主要对应：
- Adam/SGD 的状态
- 梯度历史的压缩
- 局部优化器状态
- 二阶统计信息
Google 在论文中特别强调：
优化器的动量项是一个"关联记忆系统"。
优化器在做的不只是更新权重，而是在通过"梯度流"构建内部记忆结构。
这类记忆可以持续数千步，但最终会被整合进慢速学习。
3. Slow Learning（慢速学习）------模型权重的长期存储
包括：
- 预训练
- 中期微调（SFT、DPO 等）
- 权重稀疏化或重分布
- 结构性知识
- 大规模统计规律
它们构成模型最稳定的能力。
论文认为：
深度学习实际上是 fast--medium--slow 三种学习速度的相互作用。
这与神经科学中：
- 短期突触可塑性
- 长期增强
- 脑区级结构稳定性
高度一致。
三、Nested Learning 的三个关键贡献
贡献 1：用统一框架解释优化器、权重、ICL
论文提出一个重要思想：
神经网络中的每个机制（权重、优化器、attention）
都是学习算法的不同时间尺度表现。
例如：
- attention ≈ 快速的、瞬时的权重更新
- Adam ≈ 中速的关联记忆
- pretraining ≈ 最慢层级的学习
这是一种将深度学习抽象到"多层学习动力学"的尝试。
贡献 2：Self-Modifying Learning Module（自我修改学习模块）
论文展示一个原型模型：
- 模型不仅输出 token
- 还可以输出"如何修改自己的下一步权重"
- 类似一个内部 meta-optimizer
这是 meta-learning 的更高阶形式。
尽管目前规模有限，但思想极具突破性：
模型部分学习规则由模型自身决定，而不由外部优化器完全控制。
贡献 3：Continuum Memory System（连续记忆体系）
不再使用：
- 短期记忆
- 长期记忆
这种简单二分法，而是提出：
记忆存在一个连续的时间尺度光谱（memory continuum）。
它统一解释：
- ICL
- 梯度累积
- 参数更新
- 迁移学习
- 持续学习
- 多任务适应
并展示原型系统 Hope 对这一思想的验证。
四、Nested Learning 与以往理论的关系
为了理解其来龙去脉，你必须看到它背后的"谱系关系"：
1. 与 Fast Weights 的关系（1980s--2010s）
Hinton、Schmidhuber、Ba 等人提出过：
- 快速变化的权重（fast weights）
- 慢速变化的权重（slow weights）
Nested Learning 继承并扩展了这一思想，将其扩展到：
- 注意力
- 优化器状态
- 整个学习流程
2. 与 Meta-Learning 的关系
MAML、Meta-SGD 想解决：
"学习如何学习"
但它们受限于：
- 计算量大
- 需要明确任务划分
- 难以扩展到 LLM
Nested Learning 进一步认为：
meta-learning 不是一个单独模块，而是学习系统的自然结果。
3. 与神经科学的关系
Nested Learning 借鉴：
- 多频率脑电波
- STSP（短期突触可塑性）
- LTP（长期增强）
- 多时间尺度学习理论
它试图构建一个"工程与神经科学的桥梁"。
五、Nested Learning 的实验系统：Hope 模型
论文提出了一个实验性模型 Hope，用于展示 NL 的可行性：
- 有可自修改模块
- 有连续记忆机制
- 可以在推理中学习
- 能够执行有限的持续学习
但必须指出：
Hope 是 proof-of-concept，而不是大模型架构。
不能直接扩展到百亿、千亿模型。
六、Nested Learning 的意义
它不是工程方法，而是"理解深度学习本质的一套语言"。
意义主要体现在：
- 提供统一解释框架
- 解释 ICL 涌现
- 解释优化器的内部逻辑
- 提示未来持续学习方向
- 提供 meta-learning 的替代叙事
它的重要性更像：
- Transformer 之前的"attention is all you need"准备期
- 或 GPT 之前的 self-attention 理论成熟期
- 或深度学习早期的"representation learning"阶段
七、为什么普通人暂时不需要深入理解 Nested Learning？
原因不是它不重要，而是：
1. 它不是模型架构，无法直接使用。
没有：
- 可部署模块
- 工程实现
- GPU 高效版本
- 规模化训练验证
2. 它仍停留在理论框架阶段。
像 Memory Networks、DNC、Capsule、HyperNetworks 等框架一样，它可能部分思想被吸收，但本身不一定成为主流。
3. 其涉及概念高度抽象，需要数学、神经科学与优化背景。
绝大多数读者无此需求或应用场景。
4. 即使未来 NL 部分思想会影响 LLM，呈现方式也将完全工程化。
因此：
对普通工程师与 AI 从业者而言，了解它是什么即可。
深入研究并不具有短期收益。
总结
Nested Learning 是 Google Research 在 2025 年提出的一个高层学习框架，用以统一现代深度学习中的多时间尺度学习现象。它整合：
- 快速记忆（attention/ICL）
- 中速记忆（优化器状态）
- 慢速记忆（权重更新）
并提出：
- 自我修改模块
- 连续记忆系统
- 多层嵌套学习动力学
它的重要性在于构建一种新的"理解语言"，用于描述深度学习中可能被忽略的学习机制。
然而，它目前还远未发展成可应用的一代新架构，也并不会改变工程实践。对于多数从业者而言，了解概念已经足够，无需现在深入投入。