---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "acf865c168dd2f965b28f9000f0a87e271cd88ea48c664c762ea23cdd499a5fa"
canonical_url: "https://aidr.today/acf865c1?lang=vi"
title: "Sakana AI huấn luyện mạng nơơn 1.000 tầng mà không cần backpropagation bằng PC-ALM"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-09-14T15:20:35.000Z"
category: "Research"
topics: ["sakana-ai","llm","research","fine-tuning","inference","neural-network","backpropagation","training"]
source_urls: ["https://huggingnews.com/ai/sakana-ai-trains-1000-layer-neural-nets-without-backpropagation-using-pc-1e1de59d","https://marketbrief.now/ai/sakana-ai-trains-1000-layer-neural-nets-without-backpropagation-using-pc-1e1de59d"]
summary: "Cơ chế động lực địa phương và tối ưu hóa phân tán giờ đây có thể áp dụng để quản lý phân bổ điểm tín nhiệm trong mạng nơơn nhân tạo. Sakana AI đã đạt được bước tiến này."
---

# Sakana AI huấn luyện mạng nơơn 1\.000 tầng mà không cần backpropagation bằng PC\-ALM

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/acf865c1?lang=vi>)

**Published:** 2026-09-14T15:20:35.000Z
**Category:** Research
**Topics:** sakana\-ai, llm, research, fine\-tuning, inference, neural\-network, backpropagation, training

## Summary

Cơ chế động lực địa phương và tối ưu hóa phân tán giờ đây có thể áp dụng để quản lý phân bổ điểm tín nhiệm trong mạng nơơn nhân tạo\. Sakana AI đã đạt được bước tiến này\.

## Sources

- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/sakana-ai-trains-1000-layer-neural-nets-without-backpropagation-using-pc-1e1de59d>)
- [Story source](<https://marketbrief.now/ai/sakana-ai-trains-1000-layer-neural-nets-without-backpropagation-using-pc-1e1de59d>)