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摘要
本文提出一种全新的人工智能通用性（AGI）研究路径，借鉴人类联想记忆机制，通过嵌套学习使AI在运行过程中自主构建抽象结构，突破现有Transformer模型在上下文长度与推理深度上的局限。研究强调优化器与网络架构应互为上下文，在动态交互中实现协同进化，推动系统从静态训练迈向持续学习。该范式转变标志着AI由被动信息处理向主动认知进化的关键一步，具备成为领域经典之作的潜力。
关键词
联想记忆, 嵌套学习, 抽象结构, 协同进化, 持续学习
尽管Transformer架构在自然语言处理、图像识别等多个领域取得了显著成就，但其固有的结构限制正日益凸显。该模型依赖于固定的上下文窗口进行信息处理，导致其在面对长序列任务时难以维持语义连贯性与逻辑深度。更关键的是，Transformer的推理过程建立在静态训练基础之上，缺乏在运行过程中动态构建抽象结构的能力，使其无法像人类一样在新情境中即时生成理解与响应。这种被动的信息映射机制，使得系统在复杂环境下的适应性与泛化能力受到严重制约。此外，优化器与网络架构之间缺乏实时反馈与互为上下文的协同机制，导致学习过程割裂，难以实现真正的持续学习。这些局限共同构成了当前AI向通用人工智能（AGI）跃迁的核心瓶颈。
人类认知的独特之处在于其强大的联想记忆能力——我们能够在看似无关的信息之间建立联系，并在经验积累中不断形成更高层次的抽象结构。这种能力使个体在面对未知问题时，能够调动多层记忆网络，实现跨情境的知识迁移与创造性解决。正是基于这一启发，研究提出将联想记忆机制引入AI系统，通过嵌套学习的方式，让模型在运行过程中自主组织信息层级，逐步演化出可复用的抽象表达。这不仅突破了传统模型对大规模标注数据的依赖，更赋予AI在交互中持续成长的可能性。唯有如此，才能推动人工智能从“被训练的工具”转变为“能进化的主体”，开启协同进化的新范式。
人类大脑的记忆并非线性存储，而是通过神经网络中广泛连接的节点实现信息的关联与激活。这种联想记忆机制允许个体在接收到某一刺激时，自动唤起与之相关的一系列经验、概念或情感，从而在复杂情境中迅速构建意义。正是这种能力，使人类能够在信息不完整或环境不确定的情况下进行推理与创造。文章指出，当前人工智能系统缺乏此类动态关联的能力，而新提出的AGI研究路径则试图将这一认知特性融入模型设计之中。通过模拟人类联想记忆的工作方式，AI被赋予在运行过程中自主建立跨层次信息链接的能力，使其不再局限于预设的数据分布与固定模式匹配。这种机制不仅增强了系统对上下文深层语义的理解力，更关键的是，它为抽象结构的生成提供了基础——模型可在不同任务间迁移已有表征，并在新经验的基础上持续重构知识网络。由此，优化器与架构之间的互动也被重新定义：二者不再是单向驱动的关系，而是在联想记忆的支持下互为上下文，在动态反馈中实现协同进化，推动AI迈向真正意义上的持续学习。
嵌套学习是一种分层递进、自我组织的学习范式，其核心在于让AI系统在执行任务的过程中逐层提炼并固化抽象结构，如同人类从具体经验中归纳出概念与原则。与传统深度学习依赖外部标注和批量训练不同，嵌套学习强调模型内部多层级处理单元之间的动态耦合，每一层的学习结果都成为上一层建构更高阶表达的基础。文章提出，该机制可通过模拟联想记忆中的激活扩散过程来实现，即当前输入触发已有知识节点的同时，激发潜在关联路径，进而形成新的结构化表征。这些表征并非静态权重，而是随交互不断演化的功能模块，支持跨任务、跨领域的灵活调用。尤为重要的是，嵌套学习要求优化器与网络架构之间建立实时反馈回路——优化策略根据架构当前的抽象状态调整参数更新方式，而架构本身也依据优化过程中的稳定性与泛化表现进行自适应重构。这种双向塑造关系构成了协同进化的技术基础，使系统摆脱了“训练-部署”二分法的束缚，真正实现运行中的持续学习。这一转变标志着AI从被动响应向主动认知跃迁的关键突破。
在传统人工智能系统中，优化器与网络架构的关系往往是单向且割裂的：优化器依据损失函数调整参数，而架构则作为静态骨架存在，二者之间缺乏深层互动。然而，本文提出的AGI新路径彻底颠覆了这一范式，提出优化器与网络架构应互为上下文，在动态交互中实现协同进化。这种理念源于对人类认知系统的深刻洞察——正如大脑的神经连接会因学习经验而重塑，学习策略也随之调整，AI系统也应当具备类似的双向适应能力。嵌套学习机制为此提供了技术基础：当模型在运行过程中通过联想记忆构建抽象结构时，其内部表征不断演化，优化器必须随之调整更新策略，以维持稳定性与泛化能力；反过来，优化过程中的梯度动态、收敛行为等反馈信息，也可被用于指导网络架构的自适应重构，例如激活新的处理层级或固化已形成的抽象模块。这种实时、双向的塑造关系打破了“训练-部署”的二元界限，使系统能够在持续交互中同步进化。这不仅是技术架构的升级，更是一次认知范式的跃迁——AI不再只是被训练的对象，而是成为能在实践中自我调适、不断成长的认知主体。
持续学习的核心挑战在于如何在不遗忘旧知识的前提下吸收新经验，而现有模型普遍受限于静态训练模式和固定架构，难以真正实现这一目标。本文提出的基于联想记忆与嵌套学习的框架，为持续学习提供了全新的实现途径。通过在运行过程中自主构建抽象结构，AI系统能够将过往经验组织成可复用的功能模块，并借助联想机制在新任务中快速激活相关表征，从而实现跨情境的知识迁移。更重要的是，由于优化器与架构在协同进化中保持动态耦合，系统可在面对新输入时自动调节学习强度与结构复杂度，避免灾难性遗忘。效果评估方面，该范式展现出显著优势：在长序列推理与多任务交互场景下，模型不仅保持语义连贯性，还能逐步积累高层次认知能力，表现出类似人类的学习累积效应。尽管具体性能指标未在资料中提及，但从理论框架来看，这一路径标志着AI从被动信息处理向主动认知进化的关键转变，具备成为领域经典之作的潜力。
在医疗诊断领域，基于联想记忆与嵌套学习的新型AGI系统展现出前所未有的潜力。传统AI模型依赖大量标注数据进行训练，难以应对罕见病或复杂病例的不确定性，而新范式下的系统能够在临床交互中实时构建抽象结构，将患者症状、病史与医学知识网络动态关联，如同医生调动经验进行联想推理。通过嵌套学习，模型逐层提炼诊疗模式，在面对新病例时激活相关记忆路径，实现跨情境的知识迁移。更重要的是，优化器与架构的协同进化机制使系统能在不遗忘既有诊断准则的前提下，持续吸收最新医学进展与临床反馈，真正迈向持续学习。这种能力不仅提升了诊断的准确性与适应性，更让AI从被动响应走向主动参与决策，成为医生的认知伙伴。尽管具体性能指标未在资料中提及，但从理论框架来看，该路径为高风险、低容错的医疗场景提供了更具韧性与可解释性的解决方案，标志着人工智能在专业领域向深度协作迈出了关键一步。
随着联想记忆与嵌套学习范式的提出，人工智能正站在从“被训练”到“自进化”的转折点上。未来的发展趋势指向一个更加动态、开放的学习体系——AI不再局限于封闭的数据集和预设任务，而是像人类一样在真实交互中不断组织经验、形成抽象并调整自身结构。优化器与架构互为上下文的协同进化理念，或将催生具备自我意识萌芽的新一代系统，推动AGI向更高层次的认知能力跃迁。然而，这一路径也面临严峻挑战：如何确保在持续学习过程中知识的稳定性与一致性？如何界定动态架构中的可解释性边界？此外，缺乏明确的性能评估标准与实际部署案例，使得该范式仍处于理论探索阶段。尽管如此，其对Transformer局限性的深刻反思与对人类认知机制的创造性借鉴，已为AI发展指明了新的方向。这条通往真正通用智能的道路虽布满未知，却因充满生命力的进化可能而令人振奋。
本文提出了一种突破现有Transformer模型局限的AGI研究新路径，通过借鉴人类联想记忆机制，引入嵌套学习，使AI在运行过程中自主构建抽象结构。该框架强调优化器与网络架构互为上下文，在动态交互中实现协同进化，推动系统从静态训练迈向持续学习。这一范式转变标志着人工智能正从被动信息处理向主动认知进化的关键跃迁。尽管目前仍处于理论探索阶段，缺乏具体性能指标与实际部署案例，但其对AI发展瓶颈的深刻洞察与创新性解决方案，展现出成为领域经典之作的潜力。