静态名词系统：

# 传统方式：固定网络架构
import torch.nn as nn

class StaticNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(100, 50)  # 固定结构
        self.layer2 = nn.Linear(50, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)  # 总是全量计算
        x = self.layer2(x)
        return x

动态动词系统
# 新方式：基于输入条件动态组装计算路径
class DynamicNeuralArchitecture(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 创建多个可选的处理器（专家模块）
        self.experts = nn.ModuleDict({
            'simple_processor': nn.Linear(100, 10),
            'complex_processor': nn.Sequential(
                nn.Linear(100, 50),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(50, 10)
            ),
            'specialized_processor': nn.Sequential(
                nn.Linear(100, 64),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(64, 32),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(32, 10)
            )
        })
        
        # 元控制器：决定使用哪个专家
        self.meta_controller = nn.Linear(100, 3)
        
    def forward(self, x, compute_budget=0.5):
        # 第一步：元控制器分析输入条件
        control_scores = self.meta_controller(x.mean(dim=1))
        expert_weights = torch.softmax(control_scores, dim=1)
        
        # 第二步：基于条件和计算预算选择专家
        selected_experts = self.select_experts_by_conditions(
            expert_weights, compute_budget, x
        )
        
        # 第三步：动态组装计算路径
        output = torch.zeros_like(x[:, :10])
        total_compute_cost = 0
        
        for expert_name, weight in selected_experts:
            if total_compute_cost < compute_budget:
                expert_output = self.experts[expert_name](x)
                output += weight * expert_output
                total_compute_cost += self.get_compute_cost(expert_name)
        
        return {
            'output': output,
            'expert_usage': selected_experts,
            'compute_cost': total_compute_cost,
            'adaptation_log': f"基于输入条件选择了{len(selected_experts)}个专家"
        }
    
    def select_experts_by_conditions(self, weights, budget, x):
        # 基于输入特征和计算预算选择专家
        experts_with_weights = []
        available_budget = budget
        
        # 按权重排序，在预算内选择专家
        sorted_experts = sorted(zip(['simple_processor', 'complex_processor', 
                                   'specialized_processor'], weights[0]),
                              key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        for expert_name, weight in sorted_experts:
            cost = self.get_compute_cost(expert_name)
            if cost <= available_budget and weight > 0.1:
                experts_with_weights.append((expert_name, weight))
                available_budget -= cost
        
        return experts_with_weights