VisionHOPE：将视觉骨干网络构建为自修改学习系统

VisionHOPE 提出首个将视觉骨干网络形式化为自修改学习系统的方案，让模型在单张图像内"记住什么"与"如何学习"协同演化。它基于 Nested Learning 的自指构造，用五个耦合记忆分别存储内容、生成 key/value 表示并控制学习率与保留率，并推导出稳定性匹配的步长控制方案以保证记忆动态非扩张。