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原標題：使用 LLM 設計「硅大腦」：Hopkins 團隊利用 ChatGPT 自動描述尖峰神經元陣列
關鍵字：報告,芯片,人工智能,神經元,神經網絡
文章來源：人工智能學家
內容字數：4809字

內容摘要：

來源：ScienceAI
編輯：蘿卜皮
大型語言模型（LLM）能夠根據各種提示（包括代碼生成）合成聽起來合理的響應，因此受到了廣泛的關注。
約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）的電氣和計算機工程教授 Andreas Andreou 團隊正利用 LLM 開創一種創建神經網絡芯片的新方法——神經形態加速器，可以為自動駕駛汽車和機器人等下一代實體系統提供節能、實時的機器智能。
Andreou 實驗室的 Michael Tomlinson 和 Joe Li 使用自然語言提示和 ChatGPT（GPT-4） 生成詳細指令來構建脈沖神經網絡芯片：一種運行方式與人腦非常相似的芯片。
通過 ChatGPT 的逐步提示，從模仿單個生物神經元開始，然后連接更多生物神經元形成網絡，他們生成了可以制造的完整芯片設計。
該設計流程展示了如何使用 ChatGPT 進行自然語言驅動的硬件設計。AI 生成的設計使用手工制作的測試臺進行了模擬驗證，同時已提交使用開源 EDA 流程，并且交給芯片廠商進行了實體制造。
「這是第一個由機器使用自然語言處理設計的人工智能芯片。這類似于我們告訴計算

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構