對此，裴瑜很不甘心。曾經都是金融同行，憑什麼幻方量化做得出DeepSeek，她就做不出另一個技術路線的系統，實現時間迴圈的存檔自由？
她現在爭分奪秒掏出白紙學習的，正是1986年最新出爐的人工智慧關鍵技術點——“反向傳播”技術，也就是鏈式法則在神經網路訓練中的具體應用。
別看2022年ChatGPT才橫空出世，早在1986年的現在，世界上就已經掀起了一股人工智慧熱潮。
1986年的計算成本幾乎僅有1970年的千分之一，於是Hinton、Rumelhart等人的計算實驗證明了反向傳播可以在神經網路的隱藏層中產生有用的內部表徵。反向傳播技術的發展，正是人工智慧從“死記硬背”進化到“舉一反三”的關鍵轉折點，讓人工智慧有了自我糾錯的能力。
在此之前，人工智慧熱潮主要集中在“專家系統”這種規則全靠人工設計、遇到新問題就歇菜的簡單技術上，而反向傳播技術出現革命性突破、並應用於神經網路後，AI終於能學會識別手寫數字、預測股價等複雜任務了。
王老師看過所有帶著字跡的草稿紙，又沉吟著思考了一會兒，最後還是開口問到：“裴瑜同學，你能給老師講講紙上的這些思路嗎？”
“當然可以，”裴瑜想了想應該怎麼解釋，然後開口反問，“王老師，您知道現在國外正掀起一股人工智慧熱潮嗎？”
王老師饒有興趣地看著這個最近一鳴驚人的女學生：“聽說過一點，瞭解得還不深。不過我知道，3年前教委會制定了《中學電子計算機選修課教學綱要》，今年聽說還要再開一次計算機教育工作會議，修訂教學大綱，增加這方面的教學內容。”
“是的，聽說我們京海一中也快開辦計算機課了。其實從去年開始，人工智慧研究又有了新突破。特別是一種叫'反向傳播'的技術，可能會徹底改變計算機的學習方式。”
裴瑜倒了杯熱水，喝了一口，然後繼續說：“我們現在的計算機只能按照人類預先設定的程式執行，就像我們用計算尺計算一樣，只是速度更快。但是有了反向傳播技術，計算機就可以像人一樣學習了。”
“那你剛才說的這個反向傳播，具體是什麼意思呢？”王老師問道。
裴瑜思考了片刻，把手中的白紙翻到背面，在上面畫了幾個圓圈和連線：“您可以把它想象成一個多層的網路。資訊從輸入層傳到輸出層，然後系統比較輸出結果和期望結果之間的差異，再把這個差異從輸出層往回傳，一層層地調整網路中的引數。”
她解釋得很認真，試圖在王老師和旁邊的兩個同學身上運用費曼學習法：“就像我們做數學題，做錯了以後，要回過頭來看哪一步計算有誤。只不過計算機是用數學方法自動找出錯誤並修正。久而久之，它就能'學會'做某件事情。”
“裴瑜，我沒想到你對這個瞭解這麼多。不過，現在最重要的還是把數學競賽考好。”王老師欣慰地說。
“王老師，您放心。數學是一切科學的基礎。沒有紮實的數學功底，人工智慧研究也是空中樓閣。這次冬令營我一定會全力以赴的。”