十多年来，我们一直认为端到端反向传播是训练深度网络的唯一方法（1分钟阅读）

TLDR AI 论文
training backpropagation diffusion memory-efficiency deep-learning research

摘要

Sakana AI 提出了 DiffusionBlocks，一种通过将前向传播解释为扩散去噪来分块训练神经网络的方法，与传统端到端反向传播相比，显著降低了内存需求。

一次将整个网络保存在内存中是人工智能训练遭遇资源瓶颈的原因。Sakana Labs 找到了一种新方法，将网络分解成块并独立训练它们。关键在于将网络的前向传播视为扩散模型对信号进行去噪。这大大减少了训练深度模型所需的内存。
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缓存时间: 2026/05/29 18:32

将整个网络一次性存储在内存中是AI训练遭遇资源瓶颈的原因。Sakana Labs发现了一种新方法，将网络拆分为块并独立训练。其诀窍是将网络的前向传播视为扩散模型对信号进行去噪。这大大减少了训练深度模型所需的内存。

Sakana AI (@SakanaAILabs): 推出 DiffusionBlocks：通过扩散解释实现分块神经网络训练

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如果我们不必将整个神经网络保存在内存中就能训练它，会怎样？

标准神经网络训练是联合优化所有参数的。因此，

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