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。