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跳出 “论文导向” 聚力攻关,解读新时代科学家精神内核 立足顶尖科研人才如何服务国家发展战略这一核心问题,佘远斌院士提出科研工作者必须完成三重思维转变。我要发布>>
作为当年日印高铁合作项目谈判的代表,牧原秀树直言印方“不守诚信,即使约定的事也会马上推翻”,“始终只顾及自己的利益”。我要发布>>
待扩建项目完工、智能化装备全面投用后,企业产值有望实现翻倍增长,在棉纺废料循环利用的赛道上,把核心竞争力再往上提一个台阶。我要发布>>
他转述伤者现场讲述的事发细节:“回程途中拖拉机翻了,翻进一处三四十米深的沟里去了。我要发布>>
论文地址:https://arxiv.org/abs/2604.22575 开源地址:https://github.com/BICLab/SpikingBrain2.0 此次发布的瞬悉 2.0 以超过瞬悉 1.0 十倍的训练开销节省,续训数据量从瞬悉 1.0 的 150B 降低至瞬悉 1.0 的 14B:即仅需 32 张 A100 显卡,9 天内即可完成对当前主流 Transformer 架构大模型(如 Qwen3 系列模型)的持续预训练,通用知识(如 MMLU、ARC-C、BBH 等任务)以及 SFT 后推理能力(如数学推理 GSM8K、MATH,代码 HumanEval、MBPP 等任务)的表现可与强基线 Qwen3 比肩且实现比瞬悉 1.0 更优综合性能;并在 4M 序列长度下达到主流 Transformer 模型 Qwen3 的 10.13 倍首 Token 生成加速,FP8 量化路径下 4M 长度下相比 Qwen3 BF16 基线提速达 15.13 倍,整数 - 脉冲化编码路径下,精度损失仅为 0.69%,且脉冲稀疏度高达 64.3%,模拟结果显示,该方案在测试场景下相比 INT8 矩阵乘法基线,有望使得面向类脑大模型的神经形态芯片面积减小 70.6%,在 250/500MHz 工作频率下功耗降低 48.1%/46.5%。我要发布>>
在与西班牙队的小组赛中,他屡次救险,高接低挡,力保球门不失,最终逼平比赛。我要发布>>
面向通用机器人的 AI 模型,必须在非结构化、动态变化的环境中,同时满足物理、几何和时间上的多重约束。我要发布>>
Suiren-1.0 技术路线:三阶段建模框架,桥接三维构象与综合表征 第一阶段:微观基础预训练(Suiren-Base & Suiren-Dimer) Suiren-Base是一个拥有 18 亿参数的大型 SO (3)/SE (3) 等变图神经网络,采用稠密混合专家架构(MoE),集成 20 个 S2Activation 专家与 20 个 EST(Equivariant Spherical Transformer)专家。我要发布>>
一种广泛使用的技术叫做梯度下降法,假设你从地图上的某一点开始,它使用微积分的基本工具来判断哪个方向是下坡,以及你所站位置的山坡有多陡。我要发布>>