SpikingBrain 是中国科学院推出的非 Transformer 类脑脉冲大模型，以极低数据与能耗实现超长序列任务百倍速推理。
1 主要功能
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超长序列建模：单轮可处理 4 M token，法律、医学、DNA、粒子物理等整文档直接输入。
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极速推理：首 token 延迟比同规模 Transformer 降低 96% 以上，长度 1 M 时快 26 倍，4 M 时快百倍以上。
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极低数据训练：7 B 模型仅用约 150 B token（≈主流 2% 数据）即达到 Qwen2.5-7B 90% 性能。
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高能效运算：平均乘加能耗较 FP16 下降 97.7%，较 INT8 下降 85.2%。
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国产硬件闭环：训练与推理全流程跑在沐曦 C550 GPU 集群，连续两周无故障。
2 技术原理
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脉冲神经网络（SNN）：信息以离散脉冲编码，事件驱动，仅在膜电位达到动态阈值时触发计算，天然稀疏。
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动态阈值脉冲化算子：两阶段阈值策略把稠密矩阵乘法转为稀疏脉冲事件，计算量压缩 90% 以上。
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内生复杂性架构：将生物树突非线性动力学嵌入线性注意力，保持线性复杂度同时维持长距依赖建模。
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非 Transformer 混合设计：层间交替使用滑动窗口与线性注意力，彻底摆脱二次方复杂度。
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生物可塑性学习：引入 STDP 变体，结合梯度反向传播进行稀疏脉冲权重更新。
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国产算子优化：针对沐曦 GPU 重写稀疏脉冲卷积与矩阵核，实现硬件级异步触发。
3 应用场景
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法律科技：整本法规、判例库一次性输入，秒级定位条款与相似案例。
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医疗辅助：百万字电子病历、影像报告联合分析，给出诊断提示与循证依据。
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科学研究：高能粒子对撞 10⁸ 事件/秒实时筛选罕见信号；DNA 长读序列拼接与突变检测。
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多智能体仿真：城市级交通、电网、经济系统超长时序演化模拟。
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边缘计算：在类脑芯片或低功耗国产 GPU 上做车载、机载文档处理与决策。
4 使用方法
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本地部署：
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克隆 GitHub 仓库 SpikingBrain-7B，安装依赖（支持 Diffusers、PyTorch 2.3+）。
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加载脉冲化权重，调用
spiking_generate()接口，输入超长文本即可流式输出。
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云端试用：
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访问官方体验入口，浏览器直接上传 4 M 以内文本，实时查看 latency 与能耗报告。
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行业定制：
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提供 76 B 版本 API，支持参数高效微调（LoRA-SNN），可在私有集群一键蒸馏专属领域模型。
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模型转换：
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官方脚本可将已有 Transformer 权重热启动转换为脉冲等效结构，再稀疏微调，节省训练预算。
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5 适用人群
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法律、医疗、生物、物理等需要整文档推理的研究者与机构。
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超长文本 NLP 开发者，如大百科、金融年报、审计日志分析团队。
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边缘与嵌入式 AI 工程师，关注低功耗、国产化方案。
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类脑计算、SNN 研究方向的高校与实验室。
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国产 GPU/AI 芯片厂商，需要旗舰级 workload 验证硬件。
6 优缺点
优点
优点
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推理速度数量级领先，超长序列不爆显存。
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训练数据量极少，节约算力与电费。
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能耗极低，适合双碳战略与边缘部署。
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全国产闭环，自主可控，不受外部禁运影响。
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开源 7 B 权重与代码，可快速复现与二次开发。
缺点
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生态尚早，现成工具链、插件不如 Transformer 丰富。
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对序列位置编码方式不同，部分传统算法需重新适配。
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76 B 版本暂未开源，超大参数体验需申请内测。
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脉冲离散化带来轻微精度损失，在短文本任务上优势不明显。
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需要特定稀疏算子支持，老旧 GPU 无法发挥全部效能。
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YaFSDP是由俄罗斯科技巨头Yandex公司开源的一款大型语言模型（LLM）训练工具。它旨在通过优化GPU通信和减少内存使用量，来提高LLM训练的效率，并节省高达20%的GPU资源。