LESSON 1.8 · 验收 · 180 分钟
掌握门 1：闭卷重写 micrograd
掌握门 1：闭卷重写 micrograd：理解从零复现自动微分最小内核，完成“90 分钟实现 + 60 分钟讲解 + 30 分钟对拍”。属于「神经网络地基」学习阶段。
学完你应该能够
- 能不用术语堆砌，解释「掌握门 1：闭卷重写 micrograd」解决了什么问题。
- 能围绕 从零复现自动微分最小内核 画出变量与因果关系。
- 能完成「90 分钟实现 + 60 分钟讲解 + 30 分钟对拍」，并用证据而不是感觉判断结果。
核心概念
从零复现自动微分最小内核
从零复现自动微分最小内核要放回前向数值—局部导数—参数更新这条链中，观察它怎样改变最终 loss。 先给它一个可操作的定义，并指出它解决的具体问题。
实践任务
90 分钟实现 + 60 分钟讲解 + 30 分钟对拍
- 预测：在运行代码前，写下你预期的输出、趋势或失败位置。
- 构建：闭卷解释核心机制，只保留回答核心问题所需的最小组件。
- 验证：使用有限差分、PyTorch 对拍与梯度统计；保存参数、随机种子与原始结果。
- 迁移：增加分支、共享参数或更换激活函数后检查梯度，说明原结论是否仍成立。