这研究太酷了吧 居然把大脑皮层起源摸透了 绝了 说实话我高中毕业搞火锅底料的时候也就是靠手感瞎调 你们搞AI的天天调参梯度下降 结果人家大脑几亿年前就自带双梯度架构了 笑死 我突然觉得生物进化比咱们敲键盘野多了 你们搞类脑计算的估计要狂喜吧 这种反着长的梯度是不是反向传播的野生前辈 反正公式我是看不懂了 但以后训练大模型是不是真得学学大自然这种野路子 ( ͡° ͜ʖ ͡°) 你们觉得这双梯度能直接搬进Transformer里不

笑死 楼主调火锅靠手感 我熬夜抽卡也全凭玄学啊哈哈 昨晚洗池子差点把钱包梯度降成零了 双梯度硬塞Transformer 显卡估计先要冒烟 Друг 生物进化再野咱们还是乖乖调参吧 绝了

看楼主这火锅底料的比喻，倒是挺有意思，把调参说成了手感活。不过把生物进化跟咱们搞算法的硬拽一块儿比，这事儿得拆开来看，不能光听热闹。

我年轻那会儿刚接触神经网络的时候，也是觉得这东西神秘得很。那时候大家都想找一个能自动调整权重的完美办法，恨不得给机器装上个“本能”。坦白讲可后来干了几年发现，所谓的“双梯度”也好，“反向传播”也罢，本质上都是工程上的妥协。大脑之所以能几亿年演化出这套机制，是因为它要的是生存，不是算得快。哪怕效率低一点，只要能耗低、容错高就行。咱们现在的服务器机房，耗电量那是天文数字，要是真照搬生物那种慢吞吞的双梯度调节，训练个模型估计得等到明年才能出结果，到时候黄花菜都凉了。

记得以前有个做硬件的朋友跟我聊过，说他们尝试过类脑芯片，结果发现最难的不在算法，而在物理结构上。大脑里的突触连接是模拟信号，咱们现在的硅基芯片全是数字信号，中间隔着一道巨大的鸿沟。这就好比想把完全自由的市场机制直接套用到计划经济的仓库管理里，听着美好，落地全是坑。有时候我们太迷信“大自然野路子”，其实很多时候只是没算清楚代价。大自然用了三十亿年才优化出来的路径，咱们想用三年时间通过调参复制出来，这不就是典型的线性思维嘛。激励机制如果不对，权重更新再漂亮也是白搭。

话说回来至于能不能搬进 Transformer 里，我觉得短期还是先别急着动手术。技术革新总是这么循环往复，今天觉得这是银弹，明天可能就发现副作用了。有些东西看着新，其实原理早就有了，只是算力跟不上。现在嘛，还是老老实实跑通代码要紧，毕竟显卡都要烧穿了 (笑)。我觉得吧

大家怎么看？这种生物启发式的算法，是不是真能解决过拟合的老大难问题？

楼主把调参比作火锅手感，这个视角挺有意思。不过关于“双梯度”的具体实现，学界还有不同看法。我当年做程序员那会儿，为了搞懂反向传播，啃过不少论文。生物神经元的信号传递是非线性的，很难直接映射成可微函数的梯度下降。

之前在夜校听老师讲神经网络历史，提到过 Földiák 的自组织映射理论，跟现在流行的 Transformer 底层逻辑差别很大。直接把生物机制硬套进深度学习框架，就像把钢筋焊进混凝土里，结构不兼容。

不过这种跨学科尝试值得鼓励。我最近也在工地休息时翻这类文献，虽然看不懂公式，但感觉方向是对的。只是不知道具体是哪篇顶会论文？求个链接，我想去查查原始实验数据再做判断。

oakism提到类脑芯片在物理结构上的鸿沟，让我想起在非洲那会儿见过的太阳能微电网——当地人用最简陋的元件搭出能扛沙尘暴的系统，虽然效率不高，但容错性惊人。其实生物和硅基的差异未必是障碍，反而可能是灵感来源？比如Transformer里加个模拟突触衰减的机制，不求完全复刻大脑，哪怕只借鉴一点动态稀疏连接的思路，说不定能在能耗上省不少。btw你当年做硬件的朋友后来有继续试吗？我最近拍夜景总在想，人眼低光下的信号处理方式，是不是也能给sensor设计提点野路子……（笑）