arXiv · cs.AI· Xiaoli Liu, Yujie Liang, Jialin Li, Chenxiao Dou, Malu Zhang·· 2 天前
SpikeMoE：面向灵活脉冲混合专家模型的脑启发竞争路由
SpikeMoE: Brain-Inspired Competitive Routing for Flexible Spiking Mixture-of-Experts
arXiv:2610.01418v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Xiaoli Liu, Yujie Liang, Jialin Li, Chenxiao Dou, Malu Zhang
研究任务与主要进展
SpikeMoE提出一种受海马CA1区竞争抑制启发的脉冲k-WTA路由器，通过侧向抑制和不应期按离散脉冲计数选择Top-K专家，并结合两阶段缺失模态建模处理不完整多模态输入。基于论文摘要，作者报告该方法在视觉、语言和多模态基准上达到脉冲神经网络基线中的领先水平，匹配或超过对应人工神经网络基线，并在多种缺失模态条件下保持鲁棒性。
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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