12月13日龙辉配资，在中国神经科学学会脑机接口与交互分会年会上，天桥脑科学研究院宣布成立尖峰智能实验室（Spiking Intelligence Lab, SIL），致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研发，探索人工智能与人类智慧的深度融合。
第一财经记者从会议现场了解到，最新成立的尖峰智能实验室属于非营利研究机构，由中国科学院自动化研究所研究员李国齐教授领衔，目标是为打造天桥脑科学研究院创始人陈天桥提出的“发现式智能”提供关键能力。
李国齐对第一财经记者表示：“发现式智能的一个关键能力是神经动力学。不同于当前依赖规模法则堆叠参数的主流AI模式，尖峰智能实验室主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型，将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合龙辉配资，构建一个既具备强大感知力，又拥有深刻记忆与思考能力的全脑架构。”
这一路径也是陈天桥此前提出的实现通用人工智能的“结构路径”。人脑以仅约20瓦的功耗支撑起千亿级神经元的复杂运作，李国齐从事的脉冲神经网络和类脑大模型的研究，将为构建这样的全脑架构提供基础研究及转化方面的支持。
陈天桥最近提出，仅靠数据和算力堆积出来的“规模路径”天花板已显而易见龙辉配资，无法突破通向真正理解和发现的障碍；“结构路径”更像是智能的“认知解剖学”，他称之为“大脑之镜”。这种研究流派认为，大脑是一个通过神经动力学，并基于记忆、因果和动机，形成知识系统并随时间不断演化的系统，这些机制赋予智能以连续性、可解释性和方向感。
他尤其提到，为了推动跨学科的创新思维，需要更多年轻人贡献力量。为此，天桥脑科学研究院已经宣布将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供即时实验的资源环境。这些算力不是用来比拼规模，而是用来探索结构，验证记忆机制、新的因果架构或新的神经动力学假说。
今年，李国齐带领团队研发出首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，在类脑计算与大模型融合创新方面取得突破，不仅为新一代人工智能发展提供了新的技术路线，还将启迪更低功耗的下一代神经形态计算理论和芯片设计。
李国齐对第一财经记者表示，当前主流大模型的基础架构Transformer架构，基本计算单元为简单的点神经元模型，该架构通过增加网络规模、算力资源和数据量，提升智能水平。而这种利用外生复杂性实现通用智能的模式，会导致模型存在资源消耗瓶颈，处理超长序列的能力受限。
“瞬悉1.0”模型具有“小数据、高性能”的特点。该模型仅需约主流模型2%的数据量，就能在多项语言理解和推理任务中达到与之相媲美的性能。目前，该模型已在国产GPU平台上完成了全流程训练与推理龙辉配资，展示了构建国产自主可控新型大模型架构生态的可行性。
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