Jon Barron 发现 softmax 与交叉熵实现暗藏两个 bug,简单重写即可修复
agarwl_ · x · 2026-10-24
Google 研究员 Jon Barron 发布新结果:包括 JAX、PyTorch 乃至教科书在内的所有现有 softmax 与交叉熵实现都存在两个细微 bug。只需一次简单的公式重写即可同时修复,并能消除 grokking 现象中的「slingshot」不稳定性。
转发者 petrenkoai 补充:其团队约一年半前的论文就发现过这个 softmax「bug」,但在实际训练中很难找到真正受影响的场景——因为对高概率 token 的梯度本来就极小。他仍建议修复,并推荐 Barron 提出的优雅修复方案。
所属事件:谷歌研究员发现所有 softmax/交叉熵实现暗藏两个数值 bug(13 条相关)→
「研究」频道最新
- Mistral 发布开源时序模型 Timestral,209M 参数登顶三项基准 — hkproj · 2026-10-24
- Svante Pääbo 团队用 AlphaGenome 重建人类基因调控演化史 — gleech · 2026-10-24
- KAN 作者刘子鸣:AI 研究缺的不是算力,而是「AI 科学」的语言 — ZimingLiu11 · 2026-10-24
- 训练物理直觉压成决策树,LLM 判断策略出袋准确率 78.2% — ZimingLiu11 · 2026-10-24
- LLM 选优化器准确率 85%,选架构仅 38-61% 且对数据盲 — ZimingLiu11 · 2026-10-24
- NVIDIA 开源 43K 条指令层级评测 rubric,判系统与用户指令谁优先 — kalyan_kpl · 2026-10-24