本研究提出了一种定制的自动微分管道，解决了基于梯度的突触可塑性在软件实现中的手动衍生问题，支持稀疏和在线实施，具备良好的内存利用率和扩展性。

该研究探究了皮层学习的机制设计，发现基于离散化的标准神经元模型和突触可塑性设计下，神经元会根据打分规则达到最优表现，并提出了一种生物学上可行的机制，通过反向传播动机来优化神经元对大脑其他部分的作用，展现了该机制能够实现简单任务的学习。