根据AI专家Chris Olah（@ch402）在2025年8月8日的推文指出，通过在优化过程中匹配绝对值函数的Jacobian，可以显著提升神经网络训练的正确性（来源：Twitter）。这种方法解决了以往模型输出不一致的问题，使优化过程更准确地反映底层函数的行为。该突破为AI模型训练带来更高的稳定性和可靠性，特别是在计算机视觉和信号处理等对精度要求极高的领域，进一步拓展了深度学习框架的商业应用和市场潜力。