Или есть там всё-таки этот бэкпроп... This is how the Neocortex Learns __Randall C. O'Reilly__ Paper: https://compcogneuro.org/oreilly-2026-cortlearn (https://arxiv.org/abs/2606.08720) Review: https://arxiviq.substack.com/p/this-is-how-the-neocortex-learns Code: N/A Model: N/A # TL;DR ЧТО сделали: Автор представил масштабный междисциплинарный теоретический синтез, доказывающий, что неокортекс млекопитающих обучается путём аппроксимации алгоритма обратного распространения ошибки. Эта аппроксимация реализуется через «модель временной производной» (temporal derivative model): градиенты ошибок неявно кодируются как разность между последовательными состояниями активации предсказания и результата в рамках 200-миллисекундного тета-цикла. Биологически модель опирается на двунаправленные кортикоталамические петли, а на субклеточном уровне — на конкурентную синаптическую пластичность под управлением киназ. ПОЧЕМУ это важно: Эта работа разрешает давний, длившийся десятилетиями спор о биологической правдоподобности глубокого распределения ответственности (credit assignment) в мозге. Показывая, как неокортекс может неявно выполнять градиентный спуск без выделенных «нейронов ошибок» или физически невозможных обратных связей, предложенный фреймворк даёт единую теорию обучения млекопитающих. Для практиков: Работа предлагает чёткий чертёж для проектирования энергоэффективных аппаратных правил обучения на чипе и нейроморфных архитектур, способных масштабироваться подобно глубоким нейросетям. Искать бэкпроп здесь: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4031