作者用布尔逻辑造 LM:前向传播单线程仅需几微秒但训练极慢
cephaloform · x · 2026-10-23
开发者 cephaloform 分享了一个非常规实验：尝试训练一个由布尔逻辑构成的 LM，采用一种新的松弛方式——用 RL 训练一个「决策模型」充当生成文法，以目标神经元为条件进行生成。代价是训练极其缓慢，但换来前向传播在单 CPU 线程上仅需几微秒的极致推理效率。
所属事件:开发者用布尔逻辑搭语言模型，单线程前向仅数微秒(3 条相关)→
「研究」频道最新
- 同行评审的 AI 化：审稿人终于「进入附录」了 — abursuc · 2026-10-23
- Anthropic 用 Claude 为 100+ 开源库写下汇编级安全形式化证明 — AnthropicAI · 2026-10-23
- 研究：Agent 面试式筛选可过滤错位模型，团队保持 81-83% 干净 — shangbinfeng · 2026-10-23
- 研究提出 9 种策略为多 LLM 协作选模型，最优可超随机 36.1% — shangbinfeng · 2026-10-23
- 无反向传播预训练 Transformer:10 天从 1.76 小时压到 1.6 秒 — mayfer · 2026-10-23
- Axiom Math 联合经济学家开源 MathEconLib：用 Lean 4 机器验证经济学定理 — soumitrashukla9 · 2026-10-23