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在人工智能领域，目前人工神经网络中被广泛使用的反向传播算法（Backpropagation，BP）采用全局优化策略，这种端到端的学习方法性能卓越，但学习过程能量消耗大，且缺乏灵活性。中国科学院脑智卓越中心徐波、蒲慕明联合研究团队近期借助生物网络中发现的介观尺度自组织反向传播机制（Self-backpropagation，SBP），在更具效率和灵活性的类脑局部学习方法方面取得了重要进展。