Deepity：一个手工调优的 C++/CUDA 预测编码库，在 MNIST 上超过 jpc（JAX）和 ngc-learn（含 CPU 基准与源码）[P]

这是一篇 [P] 类社区发布帖，作者用 C++20 从零实现预测编码（PC）引擎并配薄 Python 层，发布首个公开版本。帖中介绍了预测编码与反向传播的区别（各层本地信念对自上而下预测做误差最小化、需“settling”阶段、不保存反向计算图），以及库的组成：手写 AVX2/AVX-512 SIMD 内核、OpenBLAS/MKL 做 GEMM、仍在调优的 CUDA 后端（暂不可用）、基于 nanobind 的 Python 绑定（pip install pydeepity），并支持多种 PCN 变体；帖子称在 MNIST 上优于 jpc（JAX）与 ngc-learn，并附带 CPU 基准和源码。适合研究预测编码、非反向传播训练方法与底层内核优化的人阅读。