研究人员在训练物理水库计算系统（特别是耗散振荡器网络）时发现了一个基本的三难困境。研究表明，同时最大化记忆范围、梯度稳定性和动力学表达是不可能的，因为这三者都由网络的阻尼决定。这种阻尼水平严重影响了梯度可以回溯多远，并影响了前向敏感性的稳定性，将可用训练限制在一个特定的范围内，该范围随着记忆需求的增加而缩小。 AI
影响 确定了训练物理AI系统的基本约束，可能指导神经形态计算和基于硬件的AI的未来研究。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了关于训练物理AI系统的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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