主要观点：作者训练了一个带有逻辑门替代激活函数的神经网络来学习康威生命游戏的 3×3 内核函数，通过提取学习到的逻辑电路并编译为位并行 C 实现了 1744 倍的推理速度提升，详细介绍了项目的各个阶段及相关技术，包括连续松弛、布线、初始化门等，还进行了基准测试并提出了下一步计划。
关键信息：

• 用连续松弛将逻辑门的离散语言转化为梯度可处理的连续语言，通过加权求和创建“可学习逻辑门”。
• 布线方式对信息在网络中的流动很重要，尝试多种布线方式后采用类似树的布线并结合论文中的布线技术使模型接近完全收敛。
• 初始化门权重时要偏向通过门，否则会导致梯度消失影响收敛，经过调整实现了完美收敛。
• 对编译后的 C 代码进行死代码消除和复制传播优化，最终得到一个包含生命游戏内核的位并行 C 电路。
• 基准测试对比了 Python JAX 和位并行 C 的推理速度，得出 1744 倍的提升，还进行了一些性能分析。
  重要细节：
• 介绍了康威生命游戏的规则及用逻辑电路表示的方法，鼓励读者自己尝试设计电路。
• 阐述了 JAX 框架的特点及相关库，如 grad 计算梯度、vmap 自动并行化、jit 即时编译等。
• 详细描述了各种逻辑门的连续松弛形式及在 JAX 中的实现。
• 记录了项目开发过程中的经验和挫折，如模型训练中的超参数问题、布线尝试等。
• 给出了位并行 C 实现的代码细节，包括定义板结构、随机初始化、处理邻居等。
• 提出了下一步的研究计划，如学习更大的电路、优化代码等。