Volume 3,Issue 7
基于脉冲神经网络大模型的理论架构、关键技术与应用探索
脉冲神经网络（SNN）是类脑计算的核心实现载体，其通过模拟生物神经元的脉冲发放机制完成高效信息处理，向大模型方向发展后，为低功耗智能、实时感知等领域提供了全新技术路径。本文结合生物神经科学基础理论与工程实践经验，系统剖析脉冲神经网络大模型的核心架构设计要点，梳理训练优化过程中的关键技术难点，通过搭建简易实验平台完成性能验证，并探索其在边缘设备、自动驾驶等典型场景的实际应用方式。研究证实，基于稀疏脉冲编码与自适应突触可塑性机制构建的该类大模型，在保障推理精度基本达标的前提下，可实现 60% 以上的能耗降低，相较于传统深度学习大模型，具备更优的实时响应能力与环境适配性。本文研究成果可为脉冲神经网络大模型的工程化落地提供切实可行的理论支撑与实践参考。
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