bdh

BDH（Dragon Hatchling）是一个受神经科学启发的大语言模型架构，旨在建立深度学习与大脑计算原理之间的理论与实践桥梁。其核心采用尺度无关的无标度神经元网络拓扑，基于局部兴奋/抑制交互、赫布式突触可塑性工作记忆及稀疏正激活机制，实现可解释、GPU友好的状态空间建模。相比传统Transformer，BDH的注意力机制由神经元级动态自然涌现，兼具性能可扩展性（对标GPT-2规模）与微观可解释性。适用于需要兼顾推理能力、可解释性与生物合理性的AI基础模型研究、认知建模及可信赖AI系统开发场景。