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开发者推无框架原型学习器Jayce,比反向传播快1.6至4倍

开发者发布实验性项目Jayce,采用自适应原型记忆(APM),将LLM原始上下文向量存入4096个原型槽,通过即时移动最近原型实现事实学习与纠正,无需改动模型权重。官方称其训练更新比Adam反向传播快1.6至4倍,在MNIST等序列任务同量样本下准确率更高,且全部用纯NumPy与Java编写,可在本地Qwen3-4B GGUF上离线运行。

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