SpikingBrain-1.0 Ein Großes, Gehirnähnliches Spike-Modell Basierend Auf Intrinsischer Komplexität

1. Einführung in das Tutorial

„SpikingBrain-1.0“ ist ein im Inland produziertes, unabhängig steuerbares, gehirnähnliches Pulsmodell, das im September 2025 vom Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, dem Nationalen Schlüssellabor für Gehirnkognition und gehirnähnliche Intelligenz, Muxi Integrated Circuit Co., Ltd. und anderen Institutionen veröffentlicht wurde. Inspiriert vom Gehirnmechanismus integriert SpikingBrain einen hybriden, effizienten Aufmerksamkeitsmechanismus, ein MoE-Modul und Pulscodierung in seine Architektur und wird durch eine universelle Konvertierungspipeline unterstützt, die mit dem Open-Source-Modell-Ökosystem kompatibel ist. Dies ermöglicht kontinuierliches Vortraining mit weniger als 21 TP3T Daten und erreicht gleichzeitig eine Leistung, die mit gängigen Open-Source-Modellen vergleichbar ist. SpikingBrain erreichte eine mehr als 100-fache Beschleunigung der TTFT von 4M-Token-Sequenzen, während die Pulscodierung eine Spärlichkeit von mehr als 691 TP3T auf Mikroebene ermöglichte. In Kombination mit der MoE-Spärlichkeit auf Makroebene liefern diese Fortschritte wertvolle Hinweise für die Entwicklung neuromorpher Chips der nächsten Generation. Die relevanten Ergebnisse der Studie lauten:Technischer Bericht zu SpikingBrain: Spiking Brain-inspirierte große Modelle".

Dieses Tutorial verwendet eine einzelne A6000-GPU als Rechenressource. Das in diesem Tutorial eingesetzte Modell ist SpikingBrains V1-7B-sft-s3-reasoning.

2. Effektanzeige

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

2. Anwendungsschritte

Wenn „Modell“ nicht angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein gutes Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte einen Kommentar im Hintergrund, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir eine Tutorial-Austauschgruppe eingerichtet. Freunde sind herzlich eingeladen, den QR-Code zu scannen und [AI4S-Tutorial] zu notieren, um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu diskutieren und Anwendungsergebnisse auszutauschen.

Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer SuperYang  Bereitstellung dieses Tutorials. Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{pan2025spikingbrain,
  title={SpikingBrain Technical Report: Spiking Brain-inspired Large Models},
  author={Pan, Yuqi and Feng, Yupeng and Zhuang, Jinghao and Ding, Siyu and Liu, Zehao and Sun, Bohan and Chou, Yuhong and Xu, Han and Qiu, Xuerui and Deng, Anlin and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2509.05276},
  year={2025}
}