标签： 脉冲神经网络

类脑计算与跨模态革命：下一代AI如何突破算力与感知极限？

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在算力需求暴涨与数据异构化双重压力下，传统深度学习正面临根本性挑战。本文深入剖析脉冲神经网络（SNN）与多模态大模型两大前沿方向，揭示其突破AI瓶颈的技术路径与实现方案。 一、脉冲神经网络：从生物仿真到计算范式突破 1.1 类脑计算的核心优势 ...

仿生架构突破：类脑计算芯片如何实现脉冲神经网络低功耗高性能部署

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在算力需求呈指数级增长的时代，传统冯·诺依曼架构遭遇物理极限的背景下，类脑计算芯片凭借其仿生特性与事件驱动机制，正在成为突破现有计算范式的重要突破口。脉冲神经网络（SNN）作为类脑计算的核心载体，其生物合理性时序编码方式与异步稀疏计算特性，对硬件实现提出了前所未有的挑战。本文将从突触动力学建模、时空

突破算力困局：下一代人工智能架构的三大突围路径

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当前人工智能技术发展面临关键转折点，传统深度学习框架在算力消耗、模型泛化能力和多模态融合等方面遭遇显著瓶颈。本文从底层架构创新的角度，深入剖析未来三年人工智能技术演进的三大技术路径及其实现方案。 一、稀疏激活架构重构计算范式 ...

脉冲神经网络重构边缘AI芯片：生物启发式能效革命与实时响应新范式

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在边缘计算与人工智能深度融合的当下，传统神经网络架构遭遇能效瓶颈与实时性困境。脉冲神经网络（SNN）凭借其生物神经元仿生特性，正在为边缘AI芯片开辟突破性发展路径。本文从芯片架构创新、计算范式革新、部署工具链优化三个维度，深度解析SNN在边缘场景的落地优势与技术实现方案。 ...