hebbian-learning

Bit-Mass理论提出，决定模型准确率的是权重位的总数，而非计算格式。在MNIST上的实验表明，相同的Bit-Mass下，二进制网络与浮点网络性能相当。

一个业余项目展示了一种赫布架构AI模型，该模型避免使用反向传播和梯度，在CIFAR-10上训练50个周期，展现出涌现行为，如准确率下降后跳升以及在针对性损伤后的恢复。

# HeLa-Mem: Hebbian Learning and Associative Memory for LLM Agents 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16839](https://arxiv.org/html/2604.16839) Jinchang Zhu1,∗,a, Jindong Li1,∗, Cheng Zhang2,∗, Jiahong Liu3, Menglin Yang1,†,b 1香港科技大学（广州） 2吉林大学 3香港中文大学 [email protected] [email protected] ∗同等贡献 †通讯作者 ###### 摘要 长...