ご提示いただいた原稿は、継続学習（Continual Learning: CL）の核心を非常によく捉えています。特に2025-2026年の最新トレンド（Nested Learningなど）を含んでいる点は素晴らしく、読者にとって価値の高い情報源となります。
ライターとして、この原稿を**「技術的な深み」と「読みやすさ」**を両立させた、より専門的かつ体系的な記事へリライト（校正・拡張）しました。
【2026年版】機械学習の継続学習（Continual Learning）完全ガイド：AIの「健忘症」を克服する
**機械学習における「継続学習（Continual Learning）」**とは、モデルが新しいデータやタスクを逐次的に学習する際、過去に獲得した知識を保持しながら（忘却を最小限に抑えつつ）、新たな環境に適応していく能力を指します。
人間や動物は、昨日の経験を保ったまま今日の新しいスキルを習得できます。しかし、現在の深層学習モデルにとって、これは依然として高い壁となっています。本記事では、この分野の長年の課題である「破滅的忘却」のメカニズムから、2026年現在の最先端アプローチ（Nested Learning、LLMにおけるプロンプトベース手法など）までを詳細に解説します。
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