研究进展：IBM快速学习-相变存储器的存内计算 | Nature Communications

本文介绍了IBM欧洲研究中心与奥地利格拉茨技术大学合作的研究，探讨了如何通过“学会学习”（L2L）概念与基于相变存储器的存内计算神经形态硬件（NMHW）结合，构建能够快速适应新任务的高效人工智能模型。研究背景在于当前AI模型在边缘应用中需要大量微调和计算资源，而人类则能轻松适应新任务。研究目的是通过模仿大脑工作原理的神经形态硬件，实现低功耗、自主学习的人工智能系统。研究结论显示，该方法在图像分类和机械臂运动指令生成等场景中表现出色，模型能快速学习且只需少量参数更新，性能与软件等价物相当。