HyperAI超神経

1. チュートリアルの概要

「SpikingBrain-1.0」は、中国科学院自動化研究所、国家脳認知・脳型知能重点実験室、Muxi Integrated Circuit Co., Ltd.などの研究機関によって2025年9月に発表された、国産で独立制御可能な脳型パルスモデルです。脳のメカニズムに着想を得たSpikingBrainは、ハイブリッドな効率的な注意機構、MoEモジュール、パルスコーディングをアーキテクチャに統合し、オープンソースモデルエコシステムと互換性のあるユニバーサル変換パイプラインによってサポートされています。これにより、2%未満のデータで継続的な事前学習が可能になり、主流のオープンソースモデルに匹敵する性能を達成しました。SpikingBrainは、400万トークンシーケンスのTTFTにおいて100倍以上の高速化を達成し、パルスコーディングはミクロレベルで69%を超えるスパース性を提供しました。マクロレベルでのMoEスパース性と組み合わせることで、これらの進歩は次世代ニューロモルフィックチップの設計に貴重な指針を提供します。関連論文の結果は以下です。SpikingBrain 技術レポート: スパイキングブレインに着想を得た大規模モデル”。

このチュートリアルでは、コンピューティングリソースとして単一のA6000 GPUを使用します。このチュートリアルでデプロイするモデルは、SpikingBrainのV1-7B-sft-s3-reasoningです。

2. エフェクト表示

3. 操作手順

1. コンテナを起動します

2. 使用手順

「モデル」が表示されていない場合は、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

4. 議論

🖌️ 良いプロジェクトを見つけたら、ぜひバックグラウンドでコメントを残して推薦してください！また、チュートリアル交流グループも開設しました。QRコードをスキャンして[AI4S Tutorial]とメモしてグループに参加し、さまざまな技術的な問題について議論したり、アプリケーションの結果を共有したりしてください。↓

引用情報

Githubユーザーに感謝スーパーヤンこのチュートリアルの展開。このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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}
}