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Q Labs推出无反向传播预训练方法Dust
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AI 综述
2026年10月27日，Q Labs推出零阶优化方法Dust，通过在激活空间添加token级扰动构建“虚拟种群”，实现了无需反向传播的Transformer预训练。实验结果显示，该方法在最高243M参数与20M token预算下验证有效，在扩大采样时梯度估计可逼近反向传播。但目前Dust的计算成本远高于传统的反向传播，其在更大规模下的计算效率与替代可行性仍有待进一步检验。
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最新进展10月27日 09:48
Q Labs推出零阶优化方法Dust，实现了无需反向传播的Transformer预训练。报道时间线
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10月27日
- AITNT · AI头条Q Labs 推出零阶优化方法 Dust：无需反向传播预训练 Transformer
Q Labs 推出零阶优化方法 Dust，通过在激活空间添加 token 级扰动构建“虚拟种群”，实现了无需反向传播的 Transformer 预训练。该方法在最高 243M 参数与 20M token 预算下验证有效，扩大采样时梯度估计可逼近反向传播。但 Dust 当前计算成本远高于反向传播，在更大规模下的效率与替代可行性仍待检验。
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