- 中國科學院自動化研究所發布了SpikingBrain 1.0，這是一個受腦啟發的AI系統，強調脈衝計算——一種僅在有信號時激活神經元的機制，這有助於節省能源並比傳統模型處理得更快。 / 中国科学院自动化研究所发布了SpikingBrain 1.0，这是一个受脑启发AI系统，强调脉冲计算——一种仅在有信号时激活神经元的机制，这有助于节省能源并比传统模型处理得更快。
- 在測試中，SpikingBrain的一個較小版本處理一個400萬token的提示比ChatGPT快100多倍，僅消耗20W電力，相當於人腦的功耗。 / 在测试中，SpikingBrain的一个较小版本处理一个400万token的提示比ChatGPT快100多倍，仅消耗20W电力，相当于人脑的功耗。
- 已開發兩個版本：70億參數和760億參數，在大約1500億token上進行訓練——與流行的LLM相比，這個數字較為溫和，但在處理長數據序列時仍能實現卓越的性能。 / 已开发两个版本：70亿参数和760亿参数，在大约1500亿token上进行训练——与流行的LLM相比，这个数字较为温和，但在处理长数据序列时仍能实现卓越的性能。
- SpikingBrain在由上海集辰半導體（MetaX Integrated Circuits）生產的數百個MetaX芯片上穩定運行了數週，證明其有可能取代對Nvidia芯片的依賴。 / SpikingBrain在由上海集辰半导体（MetaX Integrated Circuits）生产的数百个MetaX芯片上稳定运行了数周，证明其有可能取代对Nvidia芯片的依赖。
- 潛在應用：分析醫療文檔、法律記錄、高能物理數據——這些領域需要以極快的速度處理海量數據。 / 潜在应用：分析医疗文档、法律记录、高能物理数据——这些领域需要以极快的速度处理海量数据。
- 這是神經形態計算的突破——一個模擬大腦以實現更高效率的研究方向。人腦處理信息僅需20W，而SpikingBrain正接近這一水平。 / 这是神经形态计算的突破——一个模拟大脑以实现更高效率的研究方向。人脑处理信息仅需20W，而SpikingBrain正接近这一水平。
- 優勢： / 优势：
- 降低AI的能源消耗，使技術可持續且環保。 / 降低AI的能源消耗，使技术可持续且环保。
- 由於不依賴Nvidia芯片而降低成本，實現AI的民主化。 / 由于不依赖Nvidia芯片而降低成本，实现AI的民主化。
- 開啟「AI原生」類腦AI時代，取代「大數據，小任務」的LLM模型。 / 开启「AI原生」类脑AI时代，取代「大数据，小任务」的LLM模型。
- 挑戰：在廣泛商業化之前，需要更多時間驗證其在各種實際場景中的穩定性和可靠性。 / 挑战：在广泛商业化之前，需要更多时间验证其在各种实际场景中的稳定性和可靠性。
📌 憑藉SpikingBrain 1.0系統，中國宣布在類腦AI領域邁出重要一步，處理400萬token的速度比ChatGPT快100倍，僅消耗20W。在國產MetaX芯片上的穩定運行證明其能夠擺脫對Nvidia的依賴，同時開啟一個可持續、節能的神經形態計算時代。如果得到廣泛應用，SpikingBrain可能會改變全球醫療、法律和金融領域的遊戲規則。 / 凭借SpikingBrain 1.0系统，中国宣布在类脑AI领域迈出重要一步，处理400万token的速度比ChatGPT快100倍，仅消耗20W。在国产MetaX芯片上的稳定运行证明其能够摆脱对Nvidia的依赖，同时开启一个可持续、节能的神经形态计算时代。如果得到广泛应用，SpikingBrain可能会改变全球医疗、法律和金融领域的游戏规则。
