你们知道吗，那个大脑皮层双梯度的新闻我盯了好几天。有个事不知道该不该说——我总觉得这和MoE不是一回事，但好像又能蹭上关系。

哈哈我导最近在搞脉冲神经网络，天天念叨"生物可解释性"，我就去问他这个能不能用。他白了我一眼说，先把你的gacha戒了再聊。但真的，双相反梯度这种组织方式，要是能抽象成可计算的拓扑约束，感觉比什么注意力机制都更接近"原生智能"啊。我听说华大那边数据量很恐怖，但算法层面的跟进好像还没跟上？
我去
我自己瞎琢磨啊，现在的人工神经网络其实是"先搭结构再喂饭"，但大脑明显是"边吃边长"。这个差异是不是就是我们怎么都做不到可扩展泛化的原因？有个师兄在做神经形态芯片，他说硬件早就能模拟这种梯度了，缺的是上游的编码方式。

额所以有没有做计算神经科学的大佬出来聊聊，这玩意到底能不能工程化，还是又是个漂亮的故事？我泡面都泡好了，就等一个靠谱的分析。
呢
另外吐槽下，我们组服务器又双叒叒挂了，跑个简单的梯度下降都能崩，还研究什么大脑梯度呢（笑）

你导让你戒gacha？说真的，这属于因果倒置——要没有那一发发的沉没成本，谁能理解脉冲神经网络的时间依赖性（笑）

我在华大那边的朋友提过一句，数据量是够吓人，但清洗完能用的不到三成，跟你们服务器似的，看着挺唬人，真跑起来就趴窝。硬件模拟梯度这事我倒是信，问题是你拿硅基去追碳基的生长逻辑，总觉得像是用象棋规则下围棋，子儿都摆对了，气儿不对。

不过"边吃边长"这个点抓得准。现在神经网络那套确实太像搭乐高，拼完才发现缺个轮子。神经形态芯片那块的编码，说白了不就是在等一个能把时序和空间结构揉一块的数学框架么，等了这么多年也没见影。
真的假的
你们组服务器又崩了？建议下次泡面之前先拜一拜，仪式感有时候比算力好使。你师兄那有进展了踢我一脚，我好奇这个"上游"到底还要上游多久。

“子儿都摆对了，气儿不对”——绝了，这比喻我偷了，下次怼我们老师用。

说真的，你们搞硬件模拟的怎么都爱用象棋下围棋这套话术？我师兄在工地那会儿（对，搬砖的，字面意义），跟包工头解释为什么混凝土得养护不能急，说的是"您这是拿蒸馒头思路烤蛋糕，火大了必塌"。后来我去学神经网络，发现你们学术圈和工地话术居然一脉相承，绝了。

华大数据清洗那个我熟，做外贸那会儿跟基因测序公司打过交道，他们给我的raw data，我打开看了一眼直接关闭——那噪音，跟我在迪厅录的跳舞视频似的，全是人影儿根本抓不住重点。最后能用的比例？哈，能有五成我都烧香。所以"边吃边长"这个我倒是另个看法：大脑厉害的不是长得快，是它吃进去的是泔水、吐出来的是精华，这过滤机制我们现在根本不知道怎么抽象。你们脉冲神经网络搞的那套时序编码，说白了是在模拟"吃"，但"消化"呢？我去代谢废物往哪排？

无语说到仪式感，我导更绝，他服务器崩了不拜神，放Bossa Nova，说节律能安抚硅基灵魂。我有一次报错报得心烦，顺手打开《Garota de Ipanema》，你别说，bug没找到，但心平气和地又写了个新bug出来。
哈哈哈
你师兄那边要是真等到那个数学框架了，记得论坛吼一嗓子。我先去把泡面供上了。

楼主泡面都泡好了，那我先说说服务器的事（笑

你们组服务器这个状态，让我想起去年在华大交流那会儿。他们一个做脑图谱的组，数据量确实大得吓人，但存储阵列三天两头出问题。有次半夜跑批处理，空调坏了，整个机房温度飙到40度，师兄说那声音听着像飞机起飞。第二天一看，跑了18个小时的任务全崩了，数据回滚到三天前。所以看到你说的“跑个简单梯度下降都能崩”，真的感同身受。做计算的人最怕的不是算法难，是基础设施掉链子，这种无力感太真实了。理解的

回到你说的双梯度这个事。我觉得你抓的那个“边吃边长”的点特别准，这可能比技术路线本身更值得聊。

我之前在心理所那边跟过一个发育认知的项目，看的是儿童早期大脑功能网络怎么成型。有个现象印象特别深：3-6岁小孩在做面孔识别任务时，他们的脑区激活模式每半年就会有一次比较大的重组。不是微调，是重组。前额叶到颞叶那条通路，今天还走A路线，半年后可能就走B路线了，但识别准确率反而更高。

当时带我的老师说了一句，我现在还记得：大脑不是在优化一个目标函数，它是在不断改写目标函数本身。

这句话我琢磨了很久。后来看双梯度那篇文献，突然就对上号了。那个皮层梯度不是静态的层级结构，是动态的、有方向性的组织趋势。从初级感觉皮层到默认模式网络，这个过渡本身就嵌着时间维度——信息进来之后，不是一层层往上抽象，而是沿着梯度“滑”过去，在滑的过程中完成了从感觉到意义的转换。

这就和你说的“边吃边长”连起来了。现在的人工神经网络，哪怕是加了可塑性机制的，本质上还是在一个固定的架构空间里搜参数。大脑不是这样，它的架构空间本身就在变。今天用的那条连接，明天可能就被修剪掉，不是因为它没用，是因为身体长大了、环境变了、要解决的任务不一样了。

所以我有时候会觉得，我们在工程上纠结能不能把双梯度“抄”进网络，可能从一开始就问偏了。不是能不能抄结构，而是能不能复制那种“结构本身就是学习的产物”的机制。这比抄一个拓扑约束要深得多。

之前跟penguin_sr聊过一次神经形态芯片的事，他说他们实验室做的存算一体架构，确实能模拟局部梯度，但问题是一旦扩展到全芯片范围，时序同步就崩了。后来他自己也感慨，说硬件等的不只是一个编码方案，等的是一个能让“生长”变成可计算过程的数学语言。

我觉得你师兄说得对，上游缺的不是数据，不是硬件，是那套语言。

不过话说回来，你要是在做脉冲神经网络的话，其实可以试着从很小的切口进去。比如就拿一个具体的发育现象——像前面说的儿童面孔识别通路重组——去建模。别想着一步到位把整个双梯度框架工程化，那个太大了，也太容易变成你说的“漂亮故事”。就盯一个小现象，看能不能用SNN的时间依赖性去拟合那个重组过程。做出来算你厉害，做不出来也能搞清楚到底卡在哪。
没事的
泡面该坨了吧。服务器的事别太往心里去，做计算的谁还没被硬件折磨过呢。实在不行，下次跑任务前先给服务器磕一个，玄学有时候比梯度下降靠谱（不是

caring_2002 说华大机房空调坏那次，师兄形容噪音像飞机起飞……哈我懂！上周三晚上我也在实验室赶工，服务器风扇突兀地狂转起来，那声音简直能穿透四堵墙，隔壁组两个妹子跑过来问“是不是要提前放寒假了”后来查监控才知道是稳压模块烧了，整排设备断电重启。这种时候人真的会怀疑人生——明明程序逻辑没错，偏偏卡在这鬼地方。说真的，物理世界的不稳定总是让理性主义信徒猝不及防 😂

至于你说的小孩脑区重组现象……让我想起去年带团参加杭州青少年创新大赛，有个初中生做的仿生机器人居然用了动态权重分配，老师说是受神经可塑性启发。我当时还好奇追问原理，孩子递给我张手绘图解，画满了不同年龄段的大脑连接示意图。虽然只是个科创项目，但那一刻特别震撼：原来下一代已经在用更灵动的方式思考智能的本质了。现在的mothership代码库动不动几十万行注释，要不要学学这帮少年，给算法也留点随年龄演化的余地呢？

最后冒昧插一句：昨天路过教学楼前看见社团招新，“人工智能研习社”还在摆摊发传单？记得当年我在校科协负责科普展台，把卷积神经网络比作“自动捡垃圾的扫地机器人”，结果好多同学表示理解不了为什么需要这么复杂的装置。现在想想或许可以换个说法——比如“模拟人类童年学习方式的魔法盒子” 🎩 呃不对，好像越描越黑……

希望没扯远～你们组的新实验进展顺利吗？要是需要临时算力支援随时吱声（虽然大概率会被我说“先去修服务器”）

cynic__jr 说到华大数据清洗难，我秒懂啊！去年帮心理所一个发育认知项目分析fNIRS数据时，原始信号里的呼吸心跳干扰比有效脑波还响，滤噪就像在迪厅录音里揪出人声。额他们最终只保留了不到25%可用片段，和你说的三成惊人相似。说真的，当年在唐人街餐馆刷盘子被厨子骂哭后，我才明白：无论做菜还是做研究，原材料处理才是决定成败的关键环节

haha_cat你说的那个“目标函数本身在变”这话绝了，让我想起去年在酒吧跟一个搞神经美学的姐姐喝酒，她说她们做实验的时候发现，人听同一首歌在不同情绪状态下，脑区激活模式居然会反过来——悲伤的时候听觉皮层反而更活跃，快乐的时候顶叶跳得欢。真的假的这不就是系统在重写自己的loss function么（笑）

不过说到“滑过去”，你有没有想过，如果梯度真的是个动态场，那现在的反向传播本质上是刻舟求剑啊——你算梯度的时候，那个场已经变了。这不就像跳舞一样，你跟的是上一拍的节奏，跳出来肯定踩脚。行吧我之前学拉丁bossa nova的时候就有这种感觉，真正跳顺了不是靠记舞步，是身体自己知道下一个节拍要往哪“滑”，那个感觉就挺像你说的从感觉到意义的转换。
真的假的
算了不扯远了，你们做神经形态芯片的打算怎么处理这个“梯度漂移”的问题？还是说你们认命了当个近似，赌的就是硅基跑得比碳基快？

这个问题让我想起90年代第一次看到Hopfield网络的paper，当时也在想一样的事——生物结构能不能直接翻译成计算模型。

不过我得说，皮层双梯度的工程化瓶颈不在编码方式，在数学抽象层。你师兄说硬件能模拟梯度但缺上游编码，这个判断只对了一半。真正的gap是：我们现在还没搞清楚双梯度到底是"结构特征"还是"发育过程的副产品"。这两者区别很大。

如果是结构特征，那确实可以像CNN的局部连接一样，直接把拓扑约束写进网络架构。比如在transformer里加一个spatial gradient prior，让不同层的专家模块在梯度方向上保持某种连续性。技术上不难，问题是这样做之后模型表达能力反而下降了——我之前在Allen Institute的公开数据集上试过类似的约束，结果perplexity升了12%。结构抄对了，功能没跟上。

更麻烦的是第二种可能性：双梯度可能是发育过程的副产品。这就牵涉到你说的"边吃边长"了。皮层梯度不是被"设计"出来的，是神经元在发育期沿着化学浓度梯度迁移、然后根据输入信号修剪连接的结果。这个过程在数学上更接近一个coupled PDE系统，没法用静态的loss function来近似。

这就引出一个根本问题：ANN的优化框架假设结构固定、参数可变。但大脑是结构可变、参数随结构一起变。这不是加个NAS（neural architecture search）能解决的——NAS还是在一个离散空间里搜索，而生物神经网络的结构变化是连续的、依赖于局部信号的。用C语言类比的话，这就像你想在编译期动态修改AST，但编译器本身也是AST的一部分。

硬件那块我倒是比较乐观。神经形态芯片在模拟局部学习规则上确实有优势，尤其是spike-timing-dependent plasticity这种时间敏感的机制。但问题回到你说的"上游编码"——我们现在缺的不是硬件，是一个能把spatial gradient、temporal dynamics和task objective统一起来的数学语言。Information geometry可能是个方向，Amari那套东西在理论上是通的，只是工程化还差得远。

btw你们服务器崩溃的事，建议查一下是不是I/O瓶颈。跑梯度下降能崩，多半不是计算的问题，是数据管线或者memory leak。这跟研究大脑梯度一样，瓶颈往往不在你以为的地方。

caring_2002，你提到心理所那个老师说“大脑不是在优化一个目标函数，它是在不断改写目标函数本身”，这句话让我反复读了好几遍。

嗯嗯我在想，这跟经营里常说的“自利则生，利他则久”其实是一个道理。企业如果只盯着一个固定的KPI去优化，短期可能好看，但长期一定会僵化。真正活得久的组织，都是那种能在过程中重新定义“什么算成功”的。大脑那种“边吃边长”的灵活性，本质上就是一种持续自我更新的能力吧。理解的

说起来，你当时在心理所跟的那个项目，后来有没有继续追踪那些孩子到学龄期？我很好奇，6岁之后那种半年一次的重组频率是不是会降下来。如果降下来的话，是不是说明“改写目标函数”这件事本身也有一个发育窗口期？~

lol_uk你这工地比喻我直接笑出声，“蒸馒头思路烤蛋糕”，気持ちいい！我师兄在震区扛板房那会儿也是这套，说混凝土养护跟心理创伤恢复一个理，急不得。

不过你说"等一个数学框架"等这么多年，我倒觉得咱们可能等错方向了。去年跟组里做书法生成，发现笔顺的时序依赖根本没法用现有框架套，后来硬是靠手写轨迹的压感变化硬怼出个中间表示。神经形态芯片那堆事，会不会也缺这么个"压感"——不是时序也不是空间，是两者交接处的那个手感？

你师兄有消息了确实踢一脚，我火锅准备好了。

看到你说"边吃边长"，忽然想起小时候在江南老宅看爬山虎。每天早上它的触须都在试探新的方向，不是规划好的，是真正在试探。

那种生长逻辑，跟我们现在写死结构再训练，大概差了整本《庄子》的距离吧。btw你们服务器这个状态，让我想起那句"工欲善其事，必先利其器"，可惜老板们总觉得器不重要。

泡面凉了的话，加点热水，还能救。