为了克服现下大型神经网络模型一跑就要大量耗电的弊端，德国与瑞士研究者在仿照人脑架构的神经拟态芯片上获得突破，有望以此芯片用当下千分之一的能耗运行未来大型AI。
作为如今最成功的人工智能算法，人工神经网络，可以松散地模拟了人脑中真实神经网络的复杂链接。
不过与人脑的高能效相比，实在是太费电了。
于是，神经拟态计算应运而生，这种技术更贴近模仿了人脑的运作机理与物理定律。
然而，由于器件失配难题，模拟神经元的质性会与设计略有不同，且电压和电流水平在不同的神经元之间也有差异。
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相比之下，AI算法的训练则是在具有完全一致的数字神经元的计算机上完成的。
因此，实际在神经拟态芯片上运行时，经常会出现「水土不服」的问题。
2022年1月在美国国家科学院院刊上发布的一篇论文，揭示了绕过此难题的一种途径。
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评论列表 （4条）
2022-03-29 00:04:11
若是说上面的油炸失败的汤圆，已经让人不想吃了。那么这个煮失败的小猪汤圆，简直就是让人嫌弃了，这已经不忍直视了！哈哈哈，可爱的小煮汤圆，居然给煮成了这样，太“惨”了！很厉害的哦
2022-05-23 00:11:15
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2022-03-08 00:10:20
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