English(EN) Large Language Model-Guided Evolutionary Discovery of Native Neural Architectures for Spiking Sequence Modeling

LLM引导进化搜索原生脉冲神经网络架构

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-30 17:41

研究人员开发了OpenArchEvo，一个利用大型语言模型（LLM）进化脉冲神经网络（SNN）原生神经架构的新颖系统。与改编现有的人工神经网络（ANN）设计的传统方法不同，OpenArchEvo探索开放程序空间，从而能够发现专门针对脉冲计算优化的架构。该方法旨在提高SNN在序列建模任务中的能效和性能。该系统使用三视图表示（代码、原理、行为指纹）来估计新颖性和预测性能，从而降低了发现新架构的计算成本。 AI

影响这项研究通过实现原生脉冲神经网络架构的设计，有望带来更节能的AI硬件。

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arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Zhichao Lu · 2026-09-30 17:41

大型语言模型引导的进化发现用于脉冲序列建模的原生神经架构

Spiking neural networks (SNNs) offer low-energy sequence modeling through sparse, event-driven computation. However, interactions among spike encoding, neuronal dynamics, and information propagation complicate architecture design. Existing SNN sequence models often adapt artifici…

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