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中科院推出类脑大模型 SpikingBrain:以 2% 数据实现百倍速度突破

中国科学院自动化研究所的李国齐与徐波团队联合发布了全球首款大规模类脑脉冲大模型 —— SpikingBrain1.0。该模型在处理长文本时展现出惊人的速度,能够以超过当前主流 Transformer 模型100多倍的速度处理400万 token 的超长文本,且仅需2% 的数据量。 当前主流的大语言模型,如 GPT 系列,普遍基于 Transformer 架构。尽管 Transformer 以其强大的自注意力机制而闻名,但其计算复杂度却是一个致命的短板。在文本长度增加时,计算量呈现出平方级别的暴涨,使得长文本的处理变得异常耗时和耗能。这一现象让 AI 在分析长篇小说或法律文书时显得力不从心。 为了寻求新的解决方案,研究团队将目光投向了自然界最为高效的智能系统 —— 人脑。人脑由千亿神经元构成,功耗却仅为20瓦。团队提出了 “基于内生复杂性” 的理念,旨在提升模型内部单元的效率与智能。 SpikingBrain 模型通过全新的架构模拟了人脑神经元的工作方式,分为两个版本:SpikingBrain-7B(70亿参数)和 SpikingBrain-76B(760亿参数)。首先,该模型抛弃了传统...

从 Java 到 Go:面向对象的巨人与云原生的轻骑兵

Go 语言在 2009 年被 Google 推出,在创建之初便明确提出了“少即是多(Less is more)”的设计原则,强调“以工程效率为核心,用极简规则解决复杂问题”。它与 Java 语言生态不同,Go 通过编译为 单一静态二进制文件实现快速启动和低内存开销,以25个关键字强制代码简洁性,用接口组合替代类继承,以显式返回error取代异常机制 和 轻量级并发模型(Goroutine/Channel) 在 云原生基础设施领域 占据主导地位,它也是 Java 开发者探索云原生技术栈的关键补充。本文将对 Go 语言和 Java 语言在一些重要特性上进行对比,为 Java 开发者在阅读和学习 Go 语言相关技术时提供参考。 代码组织的基本单元 在 Java 中,我们会创建 .java 文件作为 类(类名与文件名相同),并在该类中定义相关的字段或方法等(OOP),如下定义 User 和 Address 相关的内容便需要声明两个 .java 文件(User.java, Address.java)定义类: public class User { private String name; ...

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