上面的例句列举了 “jog someone's memory” 的用法，这里的 “someone” 也可以是 “我们自己”。 比如：某事唤起我们对一件事情的记忆 “something helped jog my memory”。注意，这个表达多用在口语交流中。Rob, I was hoping by wearing this sports gear, you'd remember what we ...

Iceland has no shortage of natural dangers – volcanic eruptions, glacial floods, scaldingly hot springs and bitterly cold winters. But it is at least one of the few places on Earth where humans don't ...

刚刚，谷歌发布了一项名为“嵌套学习”（Nested Learning）的全新机器学习范式，它将模型视为嵌套优化问题，从而增强对长上下文的处理能力。基于嵌套学习的概念验证模型 Hope ...

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！AI大模型，在预训练阶段吞下整个人类互联网的知识，而在训练结束后，几乎丧失了形成新的 ...

Nested Learning（嵌套学习）的提出，旨在彻底打破这种认知框架。它认为，模型的架构和优化算法并非两个独立的东西，而是一个统一的、相互嵌套的系统。它们只是在不同层级上运行的优化问题而已。 我们对眼前事物的瞬时记忆，更新速度极快。为了应付考试而进行的短期记忆，更新速度次之。而那些构成我们世界观、价值观的长期知识，则更新得非常缓慢，需要长时间的巩固。

刚刚，谷歌发布了一项名为“嵌套学习”（Nested Learning）的全新机器学习范式，它将模型视为嵌套优化问题，从而增强对长上下文的处理能力。基于嵌套学习的概念验证模型 Hope ...

当前的大语言模型尽管强大，但其知识仍局限于预训练数据或有限的上下文窗口，无法像人脑一样通过“神经可塑性”（Neuroplasticity，指大脑能够根据经验、学习和环境变化来调整自身结构和功能的能力） 持续学习新技能而不遗忘旧知识。

Google研究人员公开嵌套学习（Nested Learning）这项新模型训练方法，主张把单一模型视为多个彼此衔接或并行的嵌套学习子问题，并以不同更新频率运行，目标是在持续学习中降低灾难性遗忘（Catastrophic ...

At the 2025 Baidu World Conference, the spotlight fell once again on the early movers of China’s AI era. Robin Li, Baidu’s founder, used the occasion to underscore a shift that has been quietly reshap ...