在寻求人工通用智能（AGI）的征途上，我国科学家们开发了一种新式核算架构，这种架构在练习先进的人工智能（AI）模型时耗费的核算资源更少，而且有望引领咱们走向AGI的未来。

  现在最先进的AI模型，如大型言语模型（LLMs），运用神经网络来处理数据，这些网络的作业原理类似于人脑，经过权衡不同选项来得出结论。但是，这些模型由于不能逾越其练习数据的约束，而且缺少人类的推理才能而受到约束。

  人工通用智能是一个假定性的体系，能够推理、了解上下文、修改自己的代码，并了解或学习人类能完结的任何智力使命。现在，创立更智能的AI体系依赖于构建更大的神经网络，一些科学家以为，假如这些网络足够大，就或许完成AGI。但这种做法或许不切实际，由于随网络规划的扩展，能源耗费和对核算资源的需求也会随之添加。

  为了处理这一个问题，研讨人员在《天然核算科学》杂志上宣布的一项新研讨中提出了一种受人脑启示的新式核算架构。这种架构专心于“内部杂乱性”而不是“外部杂乱性”，即经过使单个人工神经元更为杂乱，来构建更有用、更强壮的体系。

  研讨人员构建了一个霍奇金-赫胥黎（HH）网络，每个人工神经元都是一个能够扩展内部杂乱性的HH模型。HH模型是一种核算模型，能够模仿神经活动，并在捕捉神经元尖峰方面显示出最高的准确性。在这项研讨中，科学家们展现了这种模型能够高效、可靠地处理杂乱使命，而且根据这种架构的小型模型能够像大型传统人工神经元模型相同体现杰出。

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