据 Andrej Karpathy 在 Twitter 表示，micrograd 通过让各算子仅返回局部梯度，并由集中式 backward() 与全局损失梯度相乘实现链式法则，使代码从243行减至200行（约18%）。据 Karpathy 称，此举让每个算子只需定义前向与局部反向规则，提升可读性与可维护性，利于 GPT 训练循环复用。Karpathy 还称代码被组织为三列：数据集 分词器 自动求导；GPT 模型；训练 推理，便于小型大模型教学与快速实验。

据 Andrej Karpathy 在 Twitter 表示，micrograd 通过各算子仅返回本地梯度，并由统一的 backward() 与损失全局梯度进行链式相乘，将代码从 243 行精简到 200 行（约降 18%），并按三列重构：数据集/分词器/自动求导、GPT 模型、训练/推理。根据 Karpathy，此改动让算子只需声明前向与本地偏导，提升可读性与可维护性，便于扩展新算子并用于 GPT 类模型的教学原型。对企业与个人开发者而言，据 Karpathy，此精简有助于更快验证自定义层与分词器、改进梯度单测流程，并为训练与推理中的算子替换和优化内核集成提供更清晰的路径。