16 个神经元的网络如何学会分螺旋,逐帧可视化训练全程
Single-Climate2259 · reddit · 2026-10-29
作者用开源模型 SenseNova 6.8 Code2Video 制作了教学动画,逐步展示一个仅有 16 个隐层神经元的网络如何学会分离两条螺旋线:每个隐层神经元只能画一条直线,训练对全部权重微调 2000 次——前几百步几乎毫无变化,随后分类边界开始弯曲,到第 1133 步时 300 个点全部分类正确,最终 16 条直线的加权组合拟合出螺旋边界。图中边界、读数与权重均来自真实训练运行,该模型还能自动生成带旁白计时的完整视频,项目已在 GitHub 开源。
「研究」频道最新
- Byte H-Net 代码任务显示 2.24 倍计算效率，OpenAI 研究员提醒规模 caveat — willdepue · 2026-10-29
- 467页图解《心理学与神经科学原理》上线,可配 AI 导师阅读 — burkov · 2026-10-29
- 新工作论文：AI 可依据预注册文件预测经济学处理效应 — birchlse · 2026-10-29
- kalomaze：固定尺寸 UTF-8 线性投影基线够用，BPE 只是惯性特权 — kalomaze · 2026-10-29
- ProgramLab 发布：1261 个真实程序作智能体训练场，可单练也可组队 — jyangballin · 2026-10-29
- 流形近似实现鲁棒核对齐，论文被 TMLR 接收 — leland_mcinnes · 2026-10-29