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        Nature子刊 | 基于內生復雜性,自動化所新類腦網絡構筑人工智能與神經科科學的橋梁

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        Nature子刊 | 基于內生復雜性,自動化所新類腦網絡構筑人工智能與神經科科學的橋梁

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        原標題:Nature子刊 | 基于內生復雜性,自動化所新類腦網絡構筑人工智能與神經科科學的橋梁
        關鍵字:模型,復雜性,神經元,網絡,動力學
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇工作發表在《Nature Computational Science》上,共同通訊作者是中國科學院自動化所李國齊研究員、徐波研究員,北京大學田永鴻教授。共同一作是清華大學錢學森班的本科生何林軒(自動化所實習生)、數理基科班本科生徐蘊輝(自動化所實習生),清華大學精儀系博士生何煒華和林逸晗。
        讓模型具有更加廣泛和通用的認知能力,是當前人工智能(AI)領域發展的重要目標。目前流行的大模型路徑是基于 Scaling Law (尺度定律) 去構建更大、更深和更寬的神經網絡提升模型的表現,可稱之為 “基于外生復雜性” 的通用智能實現方法。然而,這一路徑也面臨著一些難以克服的困境,例如高昂的計算資源消耗和能源消耗,并且在可解釋性方面存在不足。
        人工智能與神經科學長期以


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