“你硬要在gpu上模拟一个脉冲神经网络，效率比直接跑ann还低。”

“这就是为什麽snn吹了这麽多年，到现在主流的ai公司也没真的allin的原因。”

“它现在能做的任务规模，比ann差得很远。”

李总叹了口气继续说道。

“还有，我们没有成熟的训练方法。”

“ann为什麽这十年突飞猛进？

因为我们有反向传播。”

“反向传播这个东西在数学上是很高效的。”

“但人脑里有反向传播吗？

没有。”

“那snn要怎麽训练？

目前学术界还没有一个公认的、和反向传播一样好用的方法。”

“很多团队在试，但都还没试出来。”

李总把手放下，端起杯子。

“所以李东啊。”

“你这个方向，理论上当然是对的。”

“长远来看，类脑计算很可能就是未来。”

“但是……”

他还是强调了一下。

“在可见的五年、十年之内，能落地、能赚钱、能让中国的ai追上世界第一梯队的，只能是现在这条transformer的大模型路子。”

“不是因为它最好。”

“是因为它最现实。”

李总说完，桌上的几个人都纷纷点头。

显然这是行业内已经形成的共识。

李东没说话。

但心里有一个声音，在很坚定地反驳。

不可能？

我亲眼“见过”有人做出来啊。

那就是牛顿的“小黑”。

既然有人能在那个时代、把它做出来。

那就说明，这条路是走得通的。

至於眼前这些困难……

对大脑的理解也好，硬件的底层逻辑也好，训练方法也好……

一步一步克服就是了。
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