“春节在家的时候写的。“
白迁：“......“
春节假期也没多久吧？
四十多页的技术文档。
涉及神经网络、图论、优化算法、概率论等多个领域。
这种东西，普通研究人员就算闭关一年都不一定写得出来。
白迁感觉自己的三观受到了强烈的冲击。
但仔细想想，这人可是陈林啊。
这样一想，好像也没那么离谱了？
......算了。
白迁决定放弃思考这个问题。
第二百九十三章 大佬带带我
白迁没有继续和陈林交流。
他刚刚只是太过震惊于文档居然是陈林写的。
但他也不好意思打扰陈林。
毕竟陈林除了演海的大模型项目以外，还有一大堆别的工作要忙。
毕竟陈林除了是演海的老板兼技术骨干之外，还是燕南大学的教授、很多项目的数学顾问......
白迁默默地回到了自己的座位上。
刚才他只是粗略地把整个文档扫了一遍。
很多细节都没来得及仔细看。
现在他打算静下心来，认真透彻地把这份文档吃透。
他刚坐下，就发现旁边的潘思也在盯着屏幕。
两个人对视了一眼。
都从对方眼里看到了同样的想法。
“一起看？“
白迁开口问道。
潘思点了点头。
“正好，有不明白的地方可以互相讨论。“
两个人都是技术出身。
虽然研究方向略有不同白迁偏向算法架构创新，潘思偏向工程落地但基础知识都是相通的。
一起学习讨论这份文档，效率肯定比各看各的高。
就在两人准备开始的时候。
一个身影凑了过来。
“两位大佬。“
孙宇满脸堆笑地站在两人身后：
“可以带带我吗？“
白迁和潘思对视了一眼。
孙宇这人吧……
怎么说呢。
知识水平确实一般。
毕竟是半路入行的。
之前在魔都设计院做的是偏应用数学的工作。
对于深度学习、神经网络这些前沿技术，了解得并不深。
但这人有一个优点。
勤快。
而且求生欲极强。
之前演海公司那么多工作量。
数据清洗、代码测试、文档整理……
都是孙宇和沈妍两个人在给白迁和潘思打下手。
虽然写的代码含金量不算太高。
但没有他们两个帮忙分担那些繁琐的工作。
白迁和潘思根本不可能在计划时间内完成任务。
从这个角度来说，孙宇算是他们的得力手下了。
“当然可以。“
白迁点了点头：
“一起看。“
“有不懂的地方就问。“
孙宇顿时眉开眼笑。
“谢谢两位大佬！“
他赶紧搬了把椅子过来，挤在白迁和潘思中间。
三个人正准备开始。
白迁突然想到了什么。
他下意识地抬起头，朝陈林的工位看了一眼。
果然。
沈妍不知道什么时候，已经走到了陈林的工位旁边。
她推了一把椅子过去，坐在陈林身边。
两个人的距离很近。
沈妍侧着身子，看着陈林的电脑屏幕。
陈林正在给她讲解什么。
一边讲，一边用手指着屏幕上的内容。
沈妍听得很认真。
时不时点点头。
偶尔开口问一句。
两个人之间的氛围……
怎么说呢。
白迁朝身边看了看，发现孙宇和潘思也正好从那个方向收回目光。
三个人很默契地把注意力重新放回到了眼前屏幕上的文档上。
“咳……“
白迁清了清嗓子：
“我们开始吧。“
“好。“
……
……
这一学，就是好几天时间。
三个人几乎把所有的精力都投入到了这份文档上。
在办公室的时候。
除了吃午饭和上厕所。
其他时间都是三个脑袋凑在一起，对着屏幕研究。
时不时还互相讨论交流几句。
当然，主要是白迁和潘思在交流。
而孙宇基本上是遇到不会的地方就赶紧发问。
“这个消息传递是什么意思？“
“这里的嵌入向量是怎么更新的？“
“这个公式是怎么推导出来的？“
……
几天高强度的学习下来，成果是极其显著的。
白迁和潘思原本以为，陈林这文档顶多是把那篇“神经发育程序（NDP）”的论文给细化了一下，可越看他们越觉得，这哪是细化，这简直是给这套理论搞出了一套落地方案。
文档开头部分，陈林确实致敬了那篇先驱论文，论述了“基因瓶颈”理论和“自组织生长”的可能性。
但到了中段，陈林直接甩出了一套极为完整的算法架构。
按照陈林的表述，NDP本质上就是一个分布式模型，运行在策略网络的每一个神经元中。它通过四个循环步骤进行“发育”：
1.信息聚合（Graph Convolution）：利用图神经网络（GNN）的原理，每个节点的嵌入向量（Embedding）通过 n步消息传递来更新其局部状态。
2.节点复制（Replication）：基于更新后的节点嵌入，由一个 MLP模型决定哪些节点该分裂、该什么时候生出“子孙”。
3.权重预测（Weight Prediction）：另一个 MLP根据节点连接情况，精准预测它们之间的边缘权重。
4.循环演化：上述过程不断循环，直到生成最终的功能性网络。
而且陈林居然在文档里提供了两种完全不同的实现路径，并且贴心地做好了优劣对比：
第一种是进化版 NDP (Evolutionary-based)。采用 CMA-ES进化策略，网络拓扑是可生长的无向图。初始状态是单个节点或极小网络
这种路径的优势在于：无需考虑可微性，探索能力强
第二种是梯度版 NDP (Gradient-based)。这是陈林的重头戏，采用 Adam和 PPO优化。初始状态是输入/输出层全连接，网络拓扑是严格的向前反馈。