本研究提出了“神经元经验梯度”概念，解决了神经元激活与模型输出关系量化的问题。通过NeurGrad方法高效计算这些梯度，实验表明其能够有效捕捉知识，揭示技能神经元的高效性和通用性，对理解预训练语言模型的知识存储机制具有重要意义。