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原標題：Nature子刊 | 基于內(nèi)生復雜性，自動化所新類腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑人工智能與神經(jīng)科科學的橋梁
關(guān)鍵字：模型,復雜性,神經(jīng)元,網(wǎng)絡(luò),動力學
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

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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(lǐng)域發(fā)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(gòu)建更大、更深和更寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升模型的表現(xiàn)，可稱之為 “基于外生復雜性” 的通用智能實現(xiàn)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(jīng)科學長期以

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