中国科学院自动化研究所近日宣布，在国产GPU算力平台上成功完成全球首款原生类脑脉冲大模型"瞬悉"1.0的全流程训练与推理，并同步开源70亿参数版本模型，开放760亿参数版本测试通道。该成果标志着我国在类脑计算与人工智能融合领域实现重大技术突破，构建起完整的国产化技术生态。
与传统依赖Transformer架构的大模型不同，"瞬悉"1.0采用创新性的"基于内生复杂性"架构，通过模拟大脑神经元脉冲传递机制，将算法复杂度从指数级降至线性。研究团队负责人指出，这种设计突破了现有模型在处理超长序列时面临的算力瓶颈，使训练和推理成本不再随文本长度激增。
实验数据显示，该模型在四大维度表现卓越：在数据效率方面，仅需传统模型1/10的训练样本即可达到同等精度；在处理速度上，超长序列推理效率提升达两个数量级；生态建设层面，开发了兼容Transformer的转换工具链；能耗控制方面，通过多尺度稀疏编码技术，使模型运行功耗降低40%以上。这些特性使其在法律文书分析、医疗影像解读等需要处理海量连续数据的场景中具有显著优势。
项目首席科学家透露，团队已构建起完整的国产化技术栈，从芯片架构到算法框架均实现自主可控。特别设计的脉冲神经网络转换器，可将现有预训练模型无缝迁移至类脑架构，为行业应用提供了便捷的升级路径。目前，该技术已引发神经形态计算领域的广泛关注，相关芯片设计规范正在制定中。
