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根据中国科学学院自动化研究所的说法，最近，李郭qi和Xu Bo的团队与相关部门合作，成功地开发了类似于大脑“ Spikingbrain-1.0”的脉冲模型。该模型基于团队的原始“内源性复杂性”理论，并完成了国家GPU平台上完整流程的培训和推断。这大大提高了大型模型的效率和速度，这表明有可能有效处理非常长的文本序列并构建具有国家一级的新的可控制的建筑生态系统（不是运输形式）。当今的主要变压器模型非常缓慢且昂贵，用于处理长期的文章和对话，这会导致大量资源消费。快速当前大型模型的开发是由大量资源消费驱动的。因此，迫切需要开发具有低能消耗和高效率的新型大型模型。与当前的大型大型模型结构（TransQuitectura）不同，“ Shushi 1.0”使用脑神经元的内部工作机制清楚地显示出新的可行途径，以不断提高模型的复杂性和性能。该模型仅需要传统模型数据量的2％，以实现与多种语言和推理任务理解的许多常规模型相当的性能。这是我的国家第一次提出了一个很棒的线性基本模型架构，这为在GPU国家计算机电源组上培训和推理大脑脉冲模型Bro建立了一个框架。其超长度序列处理能力在建模超长序列TAS中具有潜在的效率优势KS，包括对法律和医学文件的分析，多种代理的复杂模拟，高能粒子物理实验，DNA序列分析和分子动力学轨迹。现在，新的大型模型正在推出一条新的技术途径，用于开发新一代人工智能和下一代神经汇编。刺激低能消耗的芯片和设计。