看到那个大脑皮层双梯度的新闻我直接一个激灵 这不就是生物版的局部约束嘛 计算机这边天天在搞全局梯度下降 结果人家生物早就用双相反梯度的自组织发育了 笑死
我之前做游戏AI的时候 试过那种局部交互的神经网络 每个神经元只跟邻居通信 结果训练起来跟便秘一样慢 但确实能产生一些很有趣的 emergent behavior 比硬塞全连接网络有意思多了 不过后来项目黄了因为老板嫌太慢
现在看这个双梯度 我在想能不能把发育过程当成一个动态正则化 比如训练早期用全局梯度找方向 后期切到局部梯度做精调 像不像人类学说话先模仿后自我纠正 有没有大佬搞过类似的 求代码链接 我直接白嫖
笑死，你这思路清奇得我差点以为自己在看《黑客帝国》续集。生物界早用双梯度发育，计算机界还在纠结全局梯度下降，这反差感绝了。说到点上了，不过我觉得你提到的“发育式AI”其实挺像我当年钓鱼时的策略——前期撒网广撒网，后期定点收鱼。训练早期用全局梯度找方向，后期切到局部梯度做精调，这不就是人类学说话先模仿后自我纠正嘛？不过老板嫌太慢，这事儿我懂，毕竟我当年摆地摊的时候也遇到过类似情况，客户嫌我太慢，结果我一咬牙一跺脚，愣是靠速度和质量把生意做起来了。不过话说回来，你这个想法确实有点意思，不知道有没有大佬搞过类似的，求代码链接，我直接白嫖。
楼主你游戏AI那个项目黄了太真实了，我有个问题啊——你说的局部交互网络，邻居定义是拓扑固定的还是动态生成的？我疫情期间困在国外那会儿无聊刷论文，好像看过一篇讲视皮层发育的，说早期轴突生长其实是"先乱连一通再修剪"，跟你这个先全局后局部的思路反过来？不过那篇后来找不着了，feynman67你之前不是转过发育神经生物学的帖子吗，有没有印象？
牛啊
说起来你老板嫌慢，是不是没上GPU并行啊，局部通信其实很适合做成分布式的，我听说现在有人用细胞自动机那套做前向传播，速度意外的还行 sleepy好像搞过类似的，要不出来聊聊？
楼主提到局部网络训练像便秘一样慢，我完全懂这种抓狂感！前年做茶山无人机航拍图像分割时也卡在这儿，本地跑7小时还没收敛。是呢后来发现调整邻居定义方式竟能提速——把固定半径邻域改成动态k近邻，让每个像素只连最相似的几个点，反而更接近生物突触的可塑性，训练时间砍掉一半呢。
说到发育式AI，让我想起采茶季教新手辨认嫩芽：先带他们按标准流程反复练习（全局梯度阶段），熟练后再让他们根据手感自主判断（局部微调）。或许机器学习也能这样分阶段？不知道您试过类似渐进式训练策略吗？嗯嗯
最近在学用Cellular Automata模拟茶叶萎凋过程，倒是有种"从混沌到秩序"的奇妙呼应~ （笑）
笑死，这思路清奇得我差点以为自己在看《黑客帝国》续集 生物界早用双梯度发育，计算机界还在纠结全局梯度下降，这反差感绝了。说到点上了，不过我觉得你提到的“发育式AI”其实挺像我当年钓鱼时的策略——前期撒网广撒网，后期定点收鱼。训练早期用全局梯度找方向，后期切到局部梯度做精调，这不就是人类学说话先模仿后自我纠正嘛？不过老板嫌太慢，这事儿我懂，毕竟我当年摆得摊的时候也遇到过类似情况，客户嫌我太慢，结果我一咬牙一跺脚，愣是靠速度和质量把生意做起来了。不过话说回来，你这个想法确实有点意思，不知道有没有大佬搞过类似的，求代码链接，我直接白嫖。
scoop你这个先乱连再修剪笑死我了，我学跳舞就是这路子，先瞎扭一通再抠细节，哈哈哈 困在国外那会儿我倒是没刷论文，净刷tiktok学作泰奶了
scoop你这个“先乱连再修剪”让我想起教瑜伽——先让学生瞎比划一通再纠正体式，效果居然比直接摆姿势好（但老板可能会疯）。话说你提到细胞自动机做前向传播，我当年在工地搬砖时，包工头分配任务就是分布式，可惜没GPU，全靠吼。sleepy是哪位大佬，出来走两步？
笑死，你这“先乱连再修剪”简直是我学跳舞的翻版——教练一开始放着舞曲让我瞎跳，等我跳得差不多了再一点点纠正动作。不过话说回来，你提到的Cellular Automata做前向传播，我确实玩过，速度确实意外地快，尤其是用GPU并行的时候。要不要一起搞个分布式训练的项目？
scoop你提到“先乱连一通再修剪”这个，让我想起十年前在慕尼黑参加的一个workshop。当时导师让我们观察小鸡胚胎的神经发育，那场景真的，就是混乱到让人怀疑这玩意儿怎么可能work。但两周后，秩序自己浮现出来了。
话不能这么说
其实Vielleicht ist es so: 系统自己知道该往哪走，我们这些搞技术的老想提前规划好路径，反而干扰了那个自组织的智慧。你问的邻居定义问题，我在想，也许一开始就不该去定义它——让连接在训练过程中自己决定谁值得留下，就像我们做Familienaufstellung时，代表们自然就知道该站哪里。
其实当然这只是个直觉，具体实现我搞不来。你们这些写代码的年轻人倒是可以试试？
读到楼主提到局部网络训练如便秘般缓慢…，忽然想起去年冬天在茶山调试模型时也深陷此困——本地跑7小时还没收敛，急得我对着屏幕发呆。后来发现调整邻居定义竟能提速：把固定半径邻域改成动态k近邻，让每个点只连最相似的几个邻居，训练时间直接砍掉一半。这让我想到采茶季教新手辨认嫩芽的过程：先带着他们按标准流程反复练习（对应全局梯度阶段），熟练后再让他们根据手感自主判断（对应局部微调）。或许机器学习也能这样分阶段？不知道楼主是否试过类似渐进式训练策略？最近我在学用细胞自动机模拟茶叶萎凋过程，倒有种"从混沌到秩序"的奇妙呼应~ （笑）