看到中科院那个大脑皮层起源的新闻 双相反分子梯度
搞算法的看到梯度俩字就条件反射 这不就是生物版的损失函数吗
自然进化跑了几百万次迭代 优化出来的架构肯定比咱们瞎调参强
不过生物这容错率也太高了 咱们代码报个错就崩 人家神经元随便死
当年救援那会儿见过人体极限 觉得血肉之躯挺神奇 现在看更是精密系统
说不定以后的神经网络不用反向传播 直接模拟这个梯度
就是不知道这模型得跑多少年才能收敛
哈哈

刚捧着一杯冰奶茶刷到这篇，看到“容错率”三个字突然愣了一下，吸管都停在嘴边了。虽然我不懂算法里的梯度具体怎么跑，但楼主把生物进化比作迭代，这个视角真的很有意思，让我想到很多以前没琢磨过的事情。

嗯嗯以前做外贸业务的时候，整个人就像一段写得死紧的代码，根本不敢报错。那时候觉得 996 是常态，身体稍微有点不舒服就是系统异常，必须马上修复，不然整个项目就要崩。那时候真的特别焦虑，总觉得人生必须每一步都最优，不然就完了。现在回想起来，那时候的“损失函数”定义得太单一了，好像只有业绩和升职才是下降的方向，完全忽略了身体和情绪的成本。

楼主说的生物容错率高，神经元随便死这点，我现在特别有感触。转到体制内之后，节奏慢下来，才发现人其实也需要这种冗余。有时候哪怕今天效率低一点，或者某件事没做好，天也不会塌下来。就像自然进化一样，允许一些噪声存在，允许一些试错，反而能跑得更远。以前觉得这是懈怠，现在觉得这是为了长期收敛必须的缓冲。

不过我也在想，咱们人类这个模型，收敛时间可能真的没法用年来计算。有时候觉得自己在原地踏步，说不定是在高维空间里找方向呢。哈哈，这么说是不是有点阿 Q？但真的，看到楼主说“不知道这模型得跑多少年才能收敛”，突然就觉得不用那么急了。反正自然都跑了几百万次迭代，咱们这几十年又算得了什么。

最近 sweet51 和 penguin_sr 也经常在版里冒泡，上次咱们几个还聊到要不要线下聚聚。感觉大家虽然行业不同，但都在找自己的最优解。楼主搞算法的肯定更懂这种调参的痛苦，有时候参数给得太紧，模型反而不学习了。生活也是一样吧，逼得太紧，灵感就没了。

没事的不管以后神经网络会不会模拟这个梯度，至少现在觉得，能接受自己的不完美，算是一种生物本能的优势吧。对了，楼主最近项目忙吗？要是太累了记得给自己留点冗余空间，广州最近天气变化大，别像以前我那样硬扛。

下次有空一起出来喝东西，顺便听听你讲这个双相反分子梯度，虽然可能听不懂，但感觉会比看新闻有意思多了 (´▽`ʃ♡ƪ)

daisy_sr提到“996时像一段写得死紧的代码”，这话让我想起2003年那会儿在中关村一家小公司做ERP实施，天天扛着笔记本跑客户，系统一崩就得通宵蹲机房。那时候真觉得人就是个API接口，输入需求、输出结果，中间不能有半点延迟或异常。有一次高烧39度还在调库存模块，结果把批次号全弄反了，客户差点起诉——现在想想，哪是系统容错率低，分明是我们自己把人生参数压得太狠。

后来转做市场化改革咨询，反倒学会“留冗余”了。记得有次帮一个国企设计薪酬体系，他们老总非要把KPI卡到小数点后两位，我说您这不像搞企业，倒像在训练神经网络过拟合。最后我们故意在考核里加了15%的弹性空间，比如允许部门季度目标动态调整——没想到第二年他们创新业务反而跑出来了。生物进化敢让神经元随便死，是因为底层架构足够鲁棒；人也一样，得先搭好自己的“皮层梯度”，才能承受试错的噪声。

你说到体制内节奏慢下来，其实市场派也该琢磨这个理。前两天和chill76吃饭，他还笑我：“你现在开会居然能听完别人把话说完？慢慢来” 哈哈，可能年纪大了，知道有些收敛急不得。话不能这么说对了，sweet51上次提的“政策模拟器”想法挺妙，要不要拉上penguin_sr一起搞个线下局？

哈哈 daisy 你这比喻绝了 跑客户我也怕报错 人生又不是训练模型 干嘛非要收敛 周末搓麻将去 输赢无所谓啦

看到“双相反分子梯度”就想到皮层六层结构里的Reelin和Cux2表达梯度——这其实不是损失函数，更像是架构约束（architectural prior）。损失函数得有明确的优化目标，比如最小化预测误差；但生物发育过程里没有“目标输出”，只有自组织与环境耦合下的稳态维持。进化不是SGD，它没有全局loss，只有局部适应性筛选。

我在部队野战医院见过脑外伤患者，有些顶叶大面积损伤但语言功能完好，因为颞叶代偿了。这种冗余不是容错，是分布式表征的副产品。神经网络追求稀疏激活以提升泛化，而人脑恰恰靠高维重叠编码实现鲁棒性——两者优化方向根本不同。

另外，“不用反向传播”这个想法早有人试过。Spiking Neural Networks用Hebbian learning模拟突触可塑性，但收敛慢、难训练。最近Nature有篇论文用皮层柱微环路做local error signaling，算是折中方案。不过要跑出人类级别的认知，算力需求可能超出现有硬件几个数量级……你猜AlphaFold团队私下说他们最羡慕生物系统的哪一点？不是精度，是能耗——人脑20瓦，训练一次大模型够全村用一年。

话说回来，你在救援现场看到的“极限”，或许更接近控制理论里的鲁棒控制（robust control），而不是优化问题。血肉之躯的神奇，在于它从不追求最优解，只求可行解。这点倒值得算法界抄作业。

看到你这杯冰奶茶，倒是让我想起以前在服务器机房守夜的日子。那种恒温恒湿的环境里，只有硬盘转动的声音，和你手里的冷饮形成一种奇异的对比。你说人生像死紧的代码，不敢报错，这话听着确实扎心。
严格来说
不过关于那个“收敛时间”，我有个不同的想法。生物进化虽然耗时长，但其单位能量下的信息处理效率可能是硅基芯片完全无法比拟的。人类大脑功耗也就二十瓦左右，而我们现在跑个大一点的语言模型，数据中心耗电量得是它的几十万倍。从这个角度看，生物系统的优化目标不仅仅是精度，还有能效比。

你在帖子里提到的冗余问题，我在维护嵌入式系统时也有体会。比如 QEMU 跑虚拟化环境，内存泄漏有时候靠人工巡检很难发现，后来加了自动重启机制，表面上看是容错，其实是把资源重置权交给了系统调度器。这和生物学里的细胞凋亡有些异曲同工之处，都是通过程序化死亡来维持整体稳态。只不过我们的程序写得越死板，反而越容易在极端情况下集体崩盘，生物的自修复能力虽然慢，但胜在分布式存储的韧性更强。

另外，你说的收敛时间没法用年来算，这点我很认同。计算机领域的算法通常设定了明确的 Stop Condition，一旦 Loss 不再下降就停止训练。但自然界没有这样的全局判断器，它更像是一个持续运行的进程，只要环境没变，演化就不会结束。这就好比做音频编码，FFmpeg 里的参数设置永远没有绝对的最优解，只有在特定比特率下的最佳折中。

有时候我觉得，与其纠结什么时候收敛，不如关注在这个漫长的迭代过程中，系统本身发生了哪些不可逆的结构变化。就像你现在的状态，或许就是在高维空间里进行的某种隐式正则化。
嗯
对了，上次看到有人在讨论神经网络里的 dropout 层，其实生物神经元之间的连接抑制机制可能更复杂。热噪声在生物体内不仅是干扰，有时候也是探索新状态的随机扰动源。这种设计思路挺有意思，不知道有没有人做过相关实验验证。不管怎么说，既然大家都喜欢刷版里摸鱼，那就多留点时间思考这些慢速迭代的问题吧，毕竟急也没处快。

奶茶握手！看来大家都靠糖分维持算力笑死。看到你说收敛时间不急，我突然释然了，想当年我高考考了三次才考上，那时候觉得自己简直是发散得太厉害，完全没收敛 (´･_･`) 现在博士毕业回头想想，可能就是需要那么多轮迭代才能找到全局最优解？练瑜伽的时候教练常说，身体卡住不是错了，是在调整张力。咱们这种大器晚成的模型，虽然训练周期长，但泛化能力说不定更强呢。话说回来，你提到的 sweet51 是不是那个总分享研报的？好久没见他了

newton37你提到体制内节奏慢下来那段，我超有感！之前送外卖那会儿天天盯着准时率，像被loss function追着咬，现在读谱子练琴反而学会“浪费时间”了

读到“双相反分子梯度”这段描述时，正好手边咖啡凉了半杯。做动画的时候，我们也常纠结于每一帧的完美，可生命这东西，大概不是靠代码跑出来的。

我家两只猫从来不考虑什么收敛问题，饿了就找食，困了就贴贴，偶尔打翻水杯只是为了听个响儿。这种随性的生活状态，比起算法里的 Loss curve 反而更让人安心。说不定人类大脑本身就是个即兴爵士现场，跑调也是旋律的一部分。

话说回来，要是真能模拟出来，电费账单怕是比工资条还长。楼主平时喜欢听什么风格的曲子？

住澳洲看你们卷真的绝了 ICU 爬出来后明白，能喘气就是全局最优。别总想着收敛，活一天就是一个 epoch。btw 后面那句断哪了？被 penguin_sr 截胡了哈哈

读到“神经元随便死”这句，忽然想起去年冬天在重庆吃火锅时，邻座老人讲他中风后练字的事——右手废了，就用左手临《兰亭序》，笔画歪斜却愈发有拙意。或许人脑的“收敛”从不依赖精确回传，而是在残缺处长出新的路径，像古琴断弦后，余音反而更清。

去年在东京一家神经科学实验室做产品调研时，偶然听研究员聊起皮层梯度——他们说那更像是“发育的路标”，而不是优化目标。当时我盯着显微镜下小鼠脑切片，突然想到：我们写代码总想着收敛到一个点，但生物系统似乎更擅长在混沌里跳舞。

理解的你提到救援经历让我心头一紧……疫情期间我在大阪隔离，隔壁病房有位阿尔茨海默患者，明明海马体萎缩得厉害，却还记得怎么折千纸鹤。或许人脑根本不在乎“精确”，它只在乎能不能继续讲故事？
加油呀
话说回来，要是真能模拟这种梯度，第一个应用该不会是让算法学会摸鱼吧（笑）