Q Labs Research 提出 Dust：无需反向传播的 Transformer 预训练零阶方法

Q Labs Research 提出 Dust，一个在 Transformer 语言模型预训练上可与反向传播竞争的零阶优化方法，通过对每个 token 独立扰动激活（节点扰动），使一次前向传播即可并行评估整个虚拟种群。