arXiv · cs.AI· Zhengzheng Tang·· 5 小时前
NeuronSpark：面向语言建模的自适应计算选择性脉冲状态空间模型
NeuronSpark: Selective Spiking State Space Models with Adaptive Computation for Language Modeling
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作者：Zhengzheng Tang
研究任务与主要进展
作者提出NeuronSpark，一种无自注意力、基于输入依赖脉冲膜动力学构建的语言模型，使每个神经元根据当前词元自适应调整衰减率、增益和放电阈值，并结合门控联想记忆与自适应时间聚合实现十亿级参数随机初始化预训练。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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