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Baby Dragon Hatchling (BDH) 是一种生物启发的大规模语言模型架构，旨在连接深度学习原理与神经科学基础。该项目的核心功能包括无标度网络拓扑、局部交互的神经元粒子、基于突触可塑性的Hebbian工作记忆以及GPU友好的状态空间公式化，这些特点使得BDH在保持高效性能的同时具备高度的可解释性。特别适用于需要理解人工系统中推理和泛化能力如何产生的研究场景，以及对模型内部运作机制有深入了解需求的应用场合。