北京
把一段普通的 JavaScript 逻辑，原封不动地变成神经网络，一次没训练，跑出来的结果一个数都不差。这是 Handwired 这个项目在做的事。
它的思路不是让模型去学代码，而是反过来——把代码本身手写成网络。项目作者用教学视频拆解了网络的基本构成，核心组件只有两样：加权求和，和一个开关。
所谓开关，就是 relu 激活函数。程序里的分支逻辑，被转换成加权求和加 relu 的组合。输入相同时输出不变，行为是确定性的，不会因为跑一次、跑两次而漂移。
换句话说，if-else 和循环这些结构，都能被改写成可微分的网络形式。改写之后它依然是个网络，可以训练，但改写这一步本身不需要训练。
视频里还拿它和 Transformer 做了对比，并演示了在浏览器里的实时训练与搜索。同一套东西跑在浏览器 CPU 和 GPU 上，速度差异被直接展示出来，实时计算机制也一并讲了。
更值得看的是几个实际示例。Mini OS、实时 JSON 搜索、可学习相册，都跑在浏览器端，不需要大模型支持。
- Mini OS：交互式 UI 方向
- 实时 JSON 搜索：快速检索方向
- 可学习相册：可微分布局方向
这些示例说明的是同一件事：Handwired 在 Web 环境里是能落地的，而且全程在浏览器里完成。
作者自己的说法很直接——把代码变成神经网络，不训练、一个数都不差，这有什么用。这个问题他留给了看视频的人。
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