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类脑大模型研究近年来聚焦"大脑部分"——以五子网与全局工作空间为代表的认知架构解决了大语言模型缺乏物理因果、多步规划与元认知的问题,但现有方案普遍存在"有大脑无小脑"的结构性失衡:运动协调、执行精度与技能自动化被降格为底层控制器的"工程细节",缺乏统一的认知组织。生物学证据表明,小脑仅占脑体积约10%却容纳超过50%的神经元,承担精细运动协调、感觉后果预测、时间节律与技能固化职能,是"想得到"与"
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国家层面对人工智能、机器人和智能制造持续加码,也说明这不是一轮简单的概念炒作,而是产业升级的重要方向。如果说传统AI是在告诉机器“答案是什么”,那么类脑智能更重要的价值,是让机器逐渐学会“这个世界为什么会这样”。接下来,市场会逐渐从“谁的机器人卖得更多”,转向“谁的机器人真正能够进入工厂、家庭和复杂现实环境”。但政策解决的是产业发展的方向和资源配置,资本解决的是融资和产业扩张,硬件解决的是机器人的
如果说模型代表推理,工具代表行动,那么记忆就代表身份、历史、偏好、时间意识和世界镜像。没有记忆的 AI,只能像失忆症患者一样依赖上下文。从 Mem0 最初的"向量插件",到如今"类脑操作系统"的涌现,我们清晰地见证了一场范式革命:AI 记忆正在完成从"外挂工具"到"原生核心"的蜕变。记忆将与模型参数、工具系统并列,成为 AI 的第三大核心组件。这场关于记忆的竞赛才刚刚开始。而它的终点,是让每一个
元认知(Metacognition):“认知的认知”——监控自身认知过程(Flavell理论)[11,20]。三层次监控:状态感知(“我在做什么、处于什么状态”);评估:质量判断(“我的决策是否可靠”);调节:策略调整(“是否需要改变策略”)。对本文设计的类脑大模型大脑部分,做一个总体评估[10-11]:(1)认知完备性——五子网覆盖主要认知职能(感知/推理/预测/价值/反思)——相比LLM"单网
在大模型智能体(AI Agents)从“单次问答工具”向“伴随用户数月乃至数年的终身个性化助手”演进的过程中,绝大多数开发团队都会遭遇传统我最喜欢使用 Vue.js 开发前端我们团队已经全盘重构转向 React 了请总结过去三个月里,我们在讨论分布式系统架构时做出的核心权衡与决策演进如何借鉴认知神经科学中人类大脑的,构建一套具备的类脑长效记忆中枢?本文深入剖析认知记忆模型底层数学机理、记忆生命周期
脑出血(ICH)是致死率与致残率最高的卒中亚型,急性期病死率高达30%~40%,目前有效治疗手段极为有限。本文系统介绍了武汉云克隆DSI836Ra01脑出血大鼠模型,采用自体血立体定向注射法,将100 μL自体尾静脉血缓慢注入SD大鼠纹状体区域构建稳定模型。模型经改良神经功能缺损评分(mNSS)、HE组织病理学染色、干湿重法脑水含量测定及伊文思蓝(EB)血脑屏障通透性检测等多维度评价体系验证,与人
更重要的是,这不仅带来了性能指标的提升,更推动了视觉大模型输入范式的转变。基于视觉原语 RGB+TD+SD 融合感知与双通路混合芯片架构,晰见科技实现了自适应视觉 Token 提取,在减少 90% 以上冗余视觉信息的同时,将多模态大模型与世界模型的首 token 延迟(TTFT)大幅降低 20 倍以上,Token 处理速度(TPS)提升 10 倍以上,并使模型训练成本降低一个数量级,为大模型视觉输
当前主流大模型基本基于 Transformer 范式发展,主要依靠扩充算力、数据、模块打补丁的方式提升能力。本文分享一份民间推演得到的仿生类脑架构顶层构想。本文只输出顶层框架思想,不提供完整可运行代码,希望能够给 AI 行业从业者带来一点启发,抛砖引玉。4、硅基仿生·碳硅双向镜像理论本板块为整套全息平衡体系第四层级核心延伸,立足前序中医、法律双根基,依托总纲宇宙全息公理、双天线架构、果蝇仿生实验底
它不是在检索记忆,它是在推理。当行业持续比拼模型参数与机器人特技动作时,合十思维的类脑反向路线提供了一个全新思路:通用机器人的评判标准,从来不是展厅里的流畅度,而是在杂乱、多变、无标准的真实场景里长期稳定干活的综合能力。赵普在演讲结尾引用企业长期发展理念:“商用落地只是技术研发的副产物,打造具备自主感知、自主推理、自主迭代的类脑仿真大脑,才是我们的长期核心目标。同期举办的“AI大模型赋能机器人与具