Handwired

Handwired 是 Cheng Lou 在 GitHub 上开源的实验项目。它把用 if-else、循环和状态写成的普通 JavaScript 程序，改写成只用加法、乘法和 ReLU 的矩阵运算，也就是一个神经网络，再放到 JavaScript 或 WebGPU 上运行。作者的说法是“no training, exact, yet also fully differentiable”：权重是手写的，不用训练；算出的结果和原程序完全一样；因为只用了这几种运算，整个程序都可以求梯度。它特别的地方在于网络的权重直接从程序写出来，不靠数据训练。作者提出的后续玩法，包括把这些权重解冻后再训练，或者把这样的程序接到 nanoGPT 这类通用网络上一起训练。项目有在线演示，其中一个是在 10 万多份 JSON 文档里做搜索。

适合谁：对可微分编程和神经网络原理感兴趣的程序员和研究者；不写代码的读者用不上，可以只去看看在线演示。

使用前提：在本地运行要用 Bun，git clone 之后运行 bun install 和 bun start。在线演示在浏览器里打开就能看。项目没有要求账号或 API key。这是个人实验项目，用 MIT 许可。

以上根据项目公开说明整理，本站没有实际测试。