A.I. 日报
纯NumPy从零实现MLP，带可视化GUI观察训练过程
开发者发布了一个教育工具，用纯NumPy手写反向传播实现小型MLP，在MNIST上达到约98.5%准确率。训练时可实时查看各层梯度范数、失活神经元比例、权重分布、逐层t-SNE可视化，并支持神经元消融与剪枝实验。
MNIST
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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。
已经到底了