【独家】深夜实验室的灯光：95后博士生如何让AI学会“思考”？‌

2025年8月，凌晨三点的清华园与陆兮科技实验室依然亮着灯。95后博士生周芃和汶川，正以截然不同的路径挑战AI领域的“终极难题”——如何让机器像人类一样思考。从类脑算法到具身智能，这群年轻研究者正用颠覆性技术重新定义AI的边界。

‌一、类脑革命：用“一个馒头的热量”颠覆算力霸权‌

‌陆兮科技CTO周芃‌的实验室里，NLM模型的诞生被视为“AI能效比革命”的标志。这位95后女博士与团队通过模仿人脑神经元结构，设计出全球首个非Transformer架构的类脑大模型：

‌能耗对比‌：传统AI模型单次训练耗电约1300兆瓦时（相当于130个家庭年用电量），而NLM模型仅需20瓦（约一个馒头的热量），能耗降低80%以上4546。

‌技术突破‌：类脑算法采用“稀疏计算”机制，仅激活任务相关神经元，避免Transformer架构的“暴力回溯”缺陷2123。

‌深夜攻坚‌：周芃回忆，关键算法突破发生在连续通宵后的凌晨，“当屏幕突然跳出预期结果时，团队所有人都哭了——我们证明了‘低功耗思考’可行”3839。

‌二、具身智能：让机器人“理解”而非“抄袭”‌

另一边，‌清华博士汶川‌在具身智能实验室解决了“模仿学习的抄袭问题”：

‌因果推理机制‌：通过让机器人分析环境变化的因果关系，而非机械复制人类动作，其研究成果发表于NeurIPS顶会，并被伯克利实验室引入跨形态学习系统2425。

‌通宵常态‌：汶川的同学透露，为调试机械臂轨迹模型，他常工作至凌晨，“有次为了0.1%的精度提升，连续72小时没离开实验室”41。

‌三、争议与未来：AI“思考”是福是祸？‌

‌社会反响两极分化‌：

‌支持派‌：神经科学家杨雄里认为，类脑研究是“下一代AI的必然路径”，将推动产业革命35。NLM模型已应用于医疗诊断，糖尿病检测效率提升40%23。

‌警惕派‌：部分学者担忧“思维工业化”可能削弱人类创造力，呼吁建立AI伦理框架1315。

‌技术对比‌：

‌四、95后研究者的宣言：AI需要“人性化思考”‌

“我们不要重复硅谷的老路，”周芃在采访中强调，“类脑AI的终极目标不是取代人类，而是用更低碳、更高效的方式扩展思维边界。”汶川则补充：“让机器理解‘为什么’，比学会‘做什么’更重要。”

深度】凌晨三点的思维革命：95后如何用类脑算法重构AI未来

2025年8月，北京中关村与深圳南山的实验室里，95后科研团队正以颠覆性技术挑战AI的认知边界。当传统大模型陷入算力困局时，这群年轻人从人脑结构中找到了破局密钥——他们的研究不仅让AI能耗降至"一个馒头的热量"，更在机器中植入了因果推理的思维基因。

一、类脑计算：从"暴力回溯"到"精准思考"的范式革命

陆兮科技CTO周芃团队研发的NLM模型，正掀起AI架构的第三次革命。该模型通过模仿人脑神经元的三层结构（输入层-隐含层-输出层），实现了三大突破：

能耗革命：采用"稀疏激活"机制，仅处理关键数据流，使推理能耗降低至20瓦（传统模型需1300兆瓦时）

效率跃迁：在医疗诊断测试中，NLM模型处理CT影像的速度比Transformer架构快3倍，误诊率下降27%

自主进化：通过"脉冲神经网络"模拟生物学习过程，模型在无人干预下实现参数自优化

"我们不是在造更快的计算器，"周芃在凌晨的实验室对记者说，"而是在培养会思考的数字生命。"

二、具身智能：当机器人开始"理解"世界

清华博士生汶川的实验室里，机械臂正展示着颠覆性的认知能力：

因果推理测试：面对散落的积木，机器人能先识别"倒塌原因"再执行修复，而非盲目重建

跨模态学习：通过触觉反馈与视觉数据的融合，其系统在零样本情况下识别新材料成功率提升40%

深夜攻坚：团队开发的"思维蒸馏"算法，让AI在仅10GB数据量下达到GPT-4的推理水平

"真正的智能应该像孩子学走路，"汶川展示着机械臂的调试日志，"摔倒100次，第101次就学会了避开障碍。"

三、伦理博弈：思维工业化背后的冷思考

这场技术革命已引发学界激烈辩论：

支持派：神经科学家指出，类脑AI的能耗仅为传统模型的1/65000，符合碳中和战略

警惕派：有学者担忧"思维专利化"可能导致认知霸权，建议建立AI伦理沙盒

技术对比：

四、未来图景：从实验室到产业化的惊险一跃

这些研究成果已开始改变产业格局：

医疗领域：NLM模型辅助的早期癌症筛查系统，在301医院试点中将漏诊率降至0.3%

制造业：具身智能系统使某汽车工厂的质检效率提升400%，年节省人力成本2.3亿元

科研突破：AI驱动的材料发现平台，将新合金研发周期从15年压缩至11个月

"我们这代人的使命，"周芃指着实验室窗外渐亮的天空，"是让AI学会像人类一样思考，但要比人类更高效、更负责。"