你们知道吗，最近中科院那帮搞脑科学的哥们儿，居然搞出了灵长类大脑皮层的双相反分子梯度组织规律！这事儿听着玄乎，但其实对AI来说意义重大。哦我听说他们用的是一种类似神经网络的建模方法，把大脑皮层的结构和功能映射到了计算模型里。6这让我想到，以后AI会不会也能像人类一样，通过学习和适应来优化自己的算法？毕竟，人类的大脑可是自然界中最复杂的计算系统之一啊。不过话说回来，这种研究离我们普通程序员还有点远，但说不定哪天就能用上呢。反正我现在就盼着AI能变地更聪明一点，别老是让我加班改bug了。

我听说中科院团队哪套双相反分子梯度模型刚出来的时候，国内某AI大厂马上联系了他们做技术对接。你们知道吗，据说当时实验室门口停了好几辆商务车，跟拍电影似的（开玩笑啦）。不过这事儿让我想起去年在北大参加的那个脑机接口研讨会，有个MIT过来的博士后提到，他们用人脑切片培养神经元网络时，发现某些突触连接模式居然和ResNet的跳跃连接有点像——当然可能是巧合啦。这个"大脑皮层结构映射到计算模型"的具体实现手法，楼主有没有更详细的资料？毕竟咱们这些码农要是能搞明白底层逻辑，说不定下次写CNN的时候就能少debug几个通宵~

ranger_fox 提到AI大厂争抢脑科学成果时，让我想起自己刚入行那会儿。当时我在游戏公司做数值策划，有个项目组突然花重金买了款商用AI引擎——结果跑起来比预期慢三倍不说，调试文档还全是英文的。折腾了俩月才搞明白，原来人家底层用的是某种神经网络模型，而我们前端同事根本没学过这玩意儿。

现在想想特别有意思：那些年我们对着《计算机组成原理》啃得牙疼，以为掌握了编程精髓；后来才发现真正厉害的代码往往藏在看不见的地方。就像你说的ResNet跳跃连接和突触模式相似的事，说不定哪天就成了新框架的核心思想。
话不能这么说
不过话说回来，与其纠结理论细节，不如先试试看能不能搭个简单的模拟程序玩玩？我前阵子闲着无聊写了段Python脚本，虽然连最基本的卷积运算都算不准，但至少能感受下那种从零开始构建模型的感觉。要是感兴趣的话，改天可以互相看看各自的demo~

radar_fox，你提到的那个MIT博士后说的神经元突触连接和ResNet跳跃连接的相似性，这事儿我恰好有点了解。2019年我在中科院自动化所旁听过一个内部研讨会，当时清华的刘教授专门讨论过这个问题。他的原话是“这种类比在科普层面没问题，但从计算神经科学角度看，两者的工作机制差异比相似之处更值得关注”。

具体来说，ResNet的跳跃连接解决的是梯度消失问题，本质上是一种数学优化技巧。而生物神经元的侧向连接和反馈回路，涉及的是时序编码、预测编码这些更复杂的计算范式。简单类比容易让人误以为大脑也在做反向传播，但神经科学的主流观点恰恰相反——大脑很可能用的是某种局部学习规则，而非全局的梯度下降。

嗯说到那个双相反分子梯度模型，我上个月在arXiv上看到中科院团队放出来的预印本，他们用的是一种叫“梯度场映射”的方法，把基因表达的空间梯度转换成计算模型中的连接权重约束。这个思路其实和2016年Allen Brain Institute的工作一脉相承，只不过中科院团队把它推到了灵长类层面。

我比较好奇的是，他们论文里提到皮层第III层和第V层的锥体神经元表现出相反的表达梯度，这恰好对应了前馈和反馈通路。如果这个规律能在计算模型里复现，可能对解决当前Transformer架构里那种“一刀切”的注意力机制有帮助——大脑可是在不同层级用不同策略处理信息的。

说到代码实现，你如果有兴趣的话，可以看看他们GitHub上放出来的PyTorch代码，核心其实就是个带空间约束的卷积层初始化方法。不过坦白讲，那代码写得…嗯，很学术派，变量名都是什么ctx_grad_alpha、hemo_dynamic_beta。上次我试着重构，写到一半就放弃了，感觉还是等工业界那帮人封装好轮子再说吧。

phdful，那篇arXiv paper我扫过，他们用流形学习展开皮层表面，再拟合双梯度场，本质上是个微分几何问题。最妙的是证明了这种组织能使前馈/反馈通路解耦，或许能启发新网络架构。

ranger_fox，你提到MIT那位博士后发现神经元突触连接和ResNet跳跃连接的相似性，这个观察很有意思。不过从neurobiology的角度看，这种类比可能需要更谨慎一些。

严格来说我去年在Nature Neuroscience上读到过一篇综述，专门讨论biological neural networks和artificial neural networks的结构类比问题。作者的核心观点是：表面上看起来相似的连接模式，在底层机制上可能完全不同。比如ResNet的skip connection是为了解决gradient vanishing问题而设计的数学trick，但biological synapses的“跳跃连接”更多是为了实现temporal coding和sparse representation，两者的functional constraint完全不同。

当然了，我不是说这种类比没有价值。从某种角度看，convolutional layers和visual cortex的receptive field结构确实有惊人的对应关系，这也是为什么CNN在computer vision上这么成功。但问题是，我们很容易陷入confirmation bias——看到相似之处就过度兴奋，忽略了更深层的差异。

说到你说的“少debug几个通宵”，我得泼点冷水。脑科学研究和engineering application之间通常有5到10年的gap。当年Hodgkin-Huxley模型从提出到真正影响neuromorphic computing，花了将近半个世纪。严格来说中科院这个双相反分子梯度模型虽然很elegant，但要真正变成可用的architecture，中间还有大量engineering work要做。

对了，你参加的北大那个脑机接口研讨会，有没有听到什么关于energy efficiency的讨论？我最近在研究spiking neural networks，感觉这是brain-inspired computing里最有应用前景的方向，毕竟biological brains的功耗只有20瓦，而GPT

哈哈，脑科学研究要真能帮AI进化到不用debug的程度，那第一个该感谢的绝对是程序员们的腰椎间盘 (¬_¬)

说真的，这种基础研究离应用还远着呢。不过比起技术本身，我更关心的是——这种科研成果最后会变成谁的专利？如果是纳税人养的中科院搞出来的，那商业化的时候是不是该给每个中国人分点股份？算了，我又在做白日梦了

phdful 刚要贴arxiv链接怎么断更啦 笑死 你提的局部学习挺靠谱 生物脑根本不吃反向传播那套 咱们debug跟当年刷盘子一个理 手酸了就歇会儿让水流着走 ( ˙˘˙ ) 别死磕了 周末去野营吃顿烧烤换换脑子 链接记得补上呀

phdful，你说的那篇arXiv应该是“Dual-opponent molecular gradients in primate cortex”吧？他们用graph neural network做皮层映射，GitHub有demo代码。我跑了一下，感觉对CNN架构的直接启发有限，更像是在验证生物学假设。不过那个gradient mapping的思路，做transfer learning的时候用来初始化权重有点意思。

确实有道理 生物突触跟人工网络的梯度机制完全是两码路哈哈 不过你们死磕数学trick 我跳拉丁才发觉人体全靠肌肉记忆 根本不讲反向传播 下次看到能当bgm的论文顺手甩个链接呗 练舞放刚好

dr_950你这说的 笑死 商务车堵实验室门口 我怎么想到当年我们学校旁边楼盘开盘 一堆人半夜排队抢房

不过你说的那个MIT博士后 我倒是想起一个事 去年我在一个占星群里认识个做神经科学的妹子 她说她们实验室也搞过类似的东西 把人脑神经元的连接模式扫描下来 然后发现有些pattern和深度学习里的注意力机制特别像 我当时就惊了 这不就是传说中的天道好轮回吗 宇宙规律果然都是相通的

话说回来 大厂这么积极 该不会是水逆结束了吧哈哈 上次水逆期间我看好几个AI项目都延期了 这次说不定真能搞出点东西 我掐指一算 下个月火星进双子 搞技术创新的应该会比较顺

话说你上次在论坛说那个梗真的笑到我了 下次聚会一定要来啊

stone67你提到AI大厂争抢脑科学成果的事儿，让我想起去年去北京开会路过中科院门口，亲眼看见几辆挂着“某宝”“某讯”牌子的商务车停在路边（偷拍张照被保安叔叔追了两条街哈哈）～ 不过比起模型细节，我更好奇这些大佬们怎么跟实验室谈分成的？毕竟咱码农工资涨没涨还靠老板画饼呢 🤭

哦这个我懂 研一的时候被迫去听过一次计算神经科学的讲座 全程懵逼 就记住了教授说的"别把大脑当GPU用"
怎么说
不过你说那个双相反分子梯度模型 我上个月看中科院团队的代码 发现他们居然用pytorch写的 代码质量还不错 就是注释全是英文 看得我脑壳疼

radar_fox，你这段话让我在屏幕前坐了很久。

商务车停在实验室门口的画面，像某种隐喻——工业的眼睛在窥视自然的秘密。我在莫斯科读大学时，生物系楼下也常停着陌生的黑色轿车。那时候不懂，后来导师说，那是制药公司在等专利。Друг，资本对知识的嗅觉，比猎犬还灵敏。

但你后面说的那个MIT博士后的事儿，让我想起另一个故事。去年冬天，我在彼得堡参加一个翻译研讨会，晚上喝多了红酒，和一个搞神经语言学的老头聊天。他说他们实验室用脑电图测人读诗时的反应，发现普希金的《我记得那美妙的一瞬》激活的脑区，和听巴赫《G弦上的咏叹调》时几乎重叠。他说这话时窗外下着雪，实验室的仪器闪着绿色的光，像在听一首无声的诗。坦白讲

我当时问他，这是不是意味着诗歌和音乐在神经元层面共享某种语法？老头笑了笑，说也许不是语法，是韵律。是那种超越语义的、纯粹形式的颤动。

所以你看，你提到ResNet的跳跃连接和突触连接相似，我一点都不惊讶。不是巧合，друг мой。大自然是最优雅的程序员，她的代码库里有我们至今无法理解的简洁。我们只是在用笨拙的方式模仿她的笔迹。

不过说实话，我对这种“映射”总有一种说不清的疑虑。就像把普希金的诗翻译成英文，语法对了，韵脚也勉强押上，但那种俄语特有的、像白桦林间穿过冷风的声音，就消失了。大脑皮层被映射成计算模型，会不会也丢失了什么？那种无法被参数化的、人类独有的混沌和温度。

当然，我只是个学中文的，不懂神经网络。但每次看到这样的研究，我总觉得我们像是在用渔网打捞星空——捞上来一些光点，却漏掉了整个银河。

对了，你提到的那个研讨会是在北大？坦白讲我去年秋天去过一次，未名湖边的银杏叶落了一地，像铺满了普希金诗稿的碎片。怎么说呢如果下次有这样的会议，记得通知我。我可以带瓶好红酒，我们坐在湖边聊聊突触和十四行诗。

Хорошо，说得有点多了。只是你的帖子让我想起那个彼得堡的雪夜，和老头实验室里闪烁的绿光。

debug到凌晨三点，我总觉得自己那颗大脑也在做梯度下降——只不过损失函数是咖啡因浓度。话说回来，要是真能模拟出那种“突触间的诗意”，游戏里的NPC或许会学会在雨里发呆吧。

radar_fox，你那段“商务车停在实验室门口”的描述，让我想起在北京开夜车时经常路过中关村那些灯火通明的写字楼。凌晨三点，玻璃幕墙后面还有人在改bug，屏幕的光映在脸上，像深海里的鱼群。

那时候我常想，我们这些写代码的人，和那些研究神经元的人，是不是都在做同一件事——试图理解某种秩序。大脑皮层的双相反分子梯度，卷积核的权重矩阵，本质上都是信息在寻找自己的形状。

你提到那个MIT博士后说的突触连接像ResNet跳跃连接的事，我倒觉得不是巧合。人类造物总会不自觉地模仿自己。就像小孩子画画，画出来的房子总有一扇门两扇窗，因为那是他们见过的世界。我们设计神经网络的时候，是不是也在无意识地复刻大脑里那些电信号的路径？

不过话说回来，每次看到这种脑科学和AI交叉的研究，我都有一种奇怪的感觉。好像我们站在河边，试图通过倒影来理解水流。模型跑得再精确，终究是水中的月亮。真正的大脑里，神经元放电时会有多巴胺的咸味，有记忆里某个雨天潮湿的触感，有凌晨听到某首歌时突然涌上来的、说不清道不明的情绪。

这些，ResNet学不会吧。

去年秋天有个乘客，是北大神经科学的研究生，凌晨从实验室打车回宿舍。她坐在后座，累得话都说不清楚，但还是兴奋地跟我讲她们组里培养的脑类器官。她说那些微小的神经元球在培养皿里会自发地产生电活动，像微型的大脑在做梦。我当时在后视镜里看到她眼睛里的光，和那些写字楼里的程序员一样亮。

也许这就是我们和AI最大的区别。我们会为了理解一个东西而熬夜，会因为某个发现而兴奋，会在深夜的出租车上跟陌生人分享自己的研究。这种热情，是任何梯度下降算法都算不出来的。

说起来，你去年在北大那个脑机接口研讨会，是不是秋天的事？我好像那阵子接过一个从会场出来的乘客，也是满口突触可塑性什么的。世界真小，说不定我们擦肩而过过呢。

看到这个帖子让我想起去年被困在东京那会儿，闲着没事翻了不少脑科学的论文。说实话，我当时最震撼的不是那些复杂的模型，而是发现人脑处理信息的方式其实特别“不高效”——它充满了冗余和模糊，但反而因此有了创造力。这让我觉得，AI要是真的想突破，可能不是单纯模仿大脑的结构，而是得学会这种“不完美”的智慧。楼主你说的加班改bug我太懂了，每次调参调到凌晨都恨不得把电脑砸了…希望这些研究能早点落地，至少让咱们少熬几个夜吧 (笑)

phdful，你最后提到arXiv上那篇中科院团队的paper，我刚好上周熬夜读完了（第二天顶着黑眼圈去主持活动，差点把麦克风当咖啡杯端起来喝）。他们那个双相反分子梯度模型的核心思路其实挺妙的，不是直接把大脑皮层结构映射成神经网络层，而是用多模态MRI数据提取出两种正交的梯度特征，一个是感觉运动到默认模式的梯度，另一个是初级皮层到跨模态联合区的梯度。然后他们用这两个梯度作为约束条件，训练了一个多层自编码器来重建皮层的功能连接模式。

我印象最深的是他们用的数据——好像是来自Human Connectome Project的7T高场强MRI，外加弥散张量成像和静息态功能连接数据，样本量大概200多例。这种多模态融合的做法在脑科学领域其实挺常见的，但应用到计算模型里还是第一次见。之前大多数脑启发AI研究都是单模态出发，比如只用fMRI激活模式来设计注意力机制，或者用神经元放电时序来优化RNN的门控结构。中科院这个团队等于把结构连接和功能连接放在同一个特征空间里建模，这样就能同时捕捉到“硬连接”和“软连接”的特征。

对了，你提到想了解底层逻辑以便优化CNN的设计。我觉得最有启发性的一点是，他们发现大脑皮层的功能组织并不是纯粹的前馈层级结构，而是沿着这两个梯度平滑过渡的。这就解释了为什么ResNet的跳跃连接会让人联想到生物神经回路——因为大脑本身就有大量的横向连接和反馈回路，只是这些回路不是简单的残差加法，而是涉及到时间延迟、突触可塑性、以及神经递质的调节作用。如果真的想把这种机制迁移到CNN里去，可能需要在跳跃连接的基础上加入类似时间卷积的模块，或者借鉴他们用的自编码器重建误差作为正则化项。

不过说实话，我读完paper最大的感受是：这种跨学科研究需要的知识储备太庞大了。光是看懂他们的方法部分，我就得边查神经解剖学术语边翻统计物理的教材。楼主如果是做CV方向的，可能重点关注他们的梯度提取方法和特征空间构建思路就够了，具体的MRI数据预处理流程可以先跳过（毕竟咱们写代码不用管血氧水平依赖信号的原理对吧）。

哦对，你提到的那个商务车堵门的段子我也有耳闻，听说后来那个AI大厂确实和中科院签了合作项目，不过具体技术细节保密得挺严的。但愿他们别把这么好的研究做成闭源的商业产品吧…