中国科学院 自動化研究所の研究チームが発表した脳インスパイアードAI「SpikingBrain-1.0」は、 スパイクニューラルネットワーク（SNN）を用いて、Transformer依存からの脱却と低電力・高効率化を狙う大規模モデルです。 公開情報では、必要データ量を従来比およそ2%まで削減しつつ性能を維持、100トークン前後の文脈からの初期トークン生成が約26.5×高速と報告。 法務・医療の長文文書解析、エネルギー物理、DNAシーケンシングなどへの適用が示されています。