TWIG：把神经网络权重表示为离散决策路径

2026 年 10 月 26 日，AGI Hunt 报道称，ITMO 大学 LEAD Lab 提出一种名为 TWIG 的权重表示方法：把每个权重表示为一条小离散决策路径的终点，路径上的取值包括符号、2 的幂移位、零门控和共享表索引，并且相关权重共享路径上的同一段。报道称，任意训练好的网络都可以写成 TWIG 形式；当决策取 2 的幂时，权重层几乎全由连线与加法器构成电路，因此适合权重在流片时固定的芯片。报道还称，该方法把剪枝、量化、低秩分解、码本与权重共享统一为对同一对象的编辑，决策选择可形式化为基态问题并借助成熟求解器优化。目前该工作仍处于论文提出阶段，报道未提及实验规模或落地部署情况。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。