快26.5倍，省电90%，训练数据仅需2%，中科院“瞬悉”模型如何颠覆AI游戏规则？

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你还在为大模型处理长文档时“内存爆炸”而头疼吗？当别人还在拼命堆算力、烧电费，中科院自动化所和沐曦MetaX联手扔出了一颗“深水炸弹”——类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”。

这可不是小修小补的升级。它直接绕开了传统Transformer架构，走了条更接近人脑工作原理的路：脉冲神经网络。

简单说，它学会了“偷懒”。只在该动的时候才动，不该动的时候绝不浪费能量。

传统大模型干活，像是全城开灯，不管屋里有没有人；“瞬悉”干活，像是只打开有人的房间的灯。

结果？两项数据直接碾压：

• 推理速度：在处理512K到1M的超长序列（比如一部红楼梦长度的文本）时，比主流7B模型快13.88到26.5倍。序列拉到更长，加速效果保守估计超过100倍。
• 能耗断崖式下跌：通过脉冲编码，只激活必要的神经元，把大量计算转化为低精度的整数操作，电费账单能省下一个数量级。

更狠的是，它连“饭量”都小得惊人。训练只需要主流模型2%的数据量，不仅省数据，更省下了海量的训练能源。

这意味着什么？

以前不敢想的长文本分析，现在可以轻松拿捏。比如：

• 一口气读完数百万字的法律卷宗，快速找出关键证据。
• 分析整部DNA序列，精准定位潜在疾病标记。
• 运行超大规模的多智能体仿真，为复杂系统建模。

这不仅是技术迭代，更是一次计算范式的革命。 它用事实证明，大模型的未来，不只有“堆参数、烧显卡”这一条路。尤其是在全流程国产芯片平台适配的背景下，这把“利器”的战略价值，不言而喻。

当别人还在红海里卷得头破血流，“瞬悉”已经悄悄开辟了一条高效、低碳的新航线。

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