SpikingBrain-1.0 – 中国科学院推出的类脑脉冲大模型

SpikingBrain-1.0是什么

SpikingBrain-1.0（瞬悉 1.0）是中国科学院自动化研究所推出的类脑脉冲大模型。模型基于内生复杂性，用新型非Transformer架构，突破Transformer架构在处理超长序列时的瓶颈。模型在国产GPU算力平台上完成全流程训练和推理，实现大模型在超长序列推理上的效率和速度提升，具有极低数据量上的高效训练、推理效率的数量级提升等核心优势，为构建国产自主可控类脑大模型生态奠定基础。

SpikingBrain-1.0的主要功能

• 超长序列处理：能高效处理超长序列数据，突破传统Transformer架构在处理长序列时的性能瓶颈。
• 低数据量训练：在极低数据量的情况下也能进行高效训练，大大降低训练成本和数据需求。
• 推理效率提升：在推理阶段，能实现数量级的效率提升，适合大规模应用和实时处理场景。
• 自主可控生态：构建国产自主可控的类脑大模型生态，为国内人工智能发展提供核心支撑。

SpikingBrain-1.0的技术原理

• 类脑脉冲神经网络：基于类脑脉冲神经网络（SNN）设计，模拟生物神经元的脉冲信号传递机制，更接近生物大脑的工作方式。
• 非Transformer架构：基于新型非Transformer架构，解决Transformer架构在处理超长序列时的计算复杂度和内存占用问题。
• 内生复杂性：基于内生复杂性原理，通过神经元之间的动态交互和自适应调整，实现模型的高效学习和推理。
• 国产GPU算力：在国产GPU算力平台上完成全流程训练和推理，确保模型的自主可控和高效运行。

SpikingBrain-1.0的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.05276

SpikingBrain-1.0的应用场景

• 自然语言处理：智能客服领域，快速理解和处理用户的长文本问题，显著提升用户体验。
• 语音处理：语音识别方面准确识别长语音指令或对话内容，广泛应用在智能语音助手和语音会议系统。
• 金融科技：风险评估环节，通过分析长周期的金融数据，为投资决策提供有力支持。
• 智能交通：交通流量预测上，分析长周期的交通数据，精准预测交通流量。
• 医疗健康：疾病诊断过程中，分析长周期的医疗数据，辅助医生进行疾病诊断和制定治疗方案。