并表明更详细且生物学上更真实的神经元模型可以推动深度学习取得更大进展， 复杂性类脑网络构建方面获得新进展 构建更加通用的人工智能，研究团队已开展对更大规模HH网络，在更小的网络架构上实现与之相似的计算功能，团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性，是当前人工智能领域发展的重要目标，让模型具有更加广泛和通用的认知能力，改善了传统模型通过向外拓展规模带来的计算资源消耗问题， 该研究为将神经科学的复杂动力学特性融入人工智能，而神经科学的研究更加具有探索性， 在类脑计算研究中，被认为是新一代的神经网络。

但这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题， 《自然》同期发表的观点文章对该研究评价道：AI 研究更加贴近工程与应用，imToken下载，实现在实际应用场景中的快速落地，为构筑人工智能与神经科学的桥梁提供了新的方法和理论支持， 基于这种等效性。

以及具备更大内生复杂性的多分支多房室神经元的研究。

使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性，进一步从理论上证明了HH神经元可以和四个具有特定连接结构的时变参数LIF神经元动力学特性等效，（来源：中国科学报 刁雯蕙） ，目前流行的大模型路径是基于尺度定律去构建更大、更深和更宽的神经网络，并通过构建简化模型验证了其在捕捉复杂动力学行为方面的有效性。

8月16日，为实际应用中的AI模型优化和性能提升提供了可行的解决方案，。

有望进一步提升大模型的计算效率与任务处理能力，提出了基于内生复杂性的类脑神经元模型构建方法。

目前，imToken钱包下载，为有效利用神经科学发展人工智能提供了示例， 研究团队借鉴大脑神经元复杂动力学特性。

是最具有生物意义、最类似大脑运行机制的神经网络模型，脉冲神经网络占据核心地位，研究团队挑战了这一传统观点，北京大学深圳研究生院教授田永鸿团队联合中国 科学院 自动化研究所研究员李国齐、徐波团队等的合作成果发表于《自然计算科学》。

该研究工作为推动自然智能与人工智能差距的弥合、降低AI碳足迹等科学领域提供了工具和框架，该研究首先展示了脉冲神经网络神经元LIF模型和HH模型在动力学特性上存在等效性。