脑启发式稀疏学习

稀疏,
孕育真正智能。

True Intelligence, Born Sparse.

SparseMind 基于 Cannistraci–Hebb Training(CHT)研究动态稀疏学习,让神经网络在训练中调整连接结构。

我们将稀疏模型与软件、硬件协同设计,探索从云端到终端的高效计算。

科学 · 模型 · 系统

从研究到应用。
重磅发布 / 开放权重Qwen3-8B · Cannistraci–Hebb Training

大模型的下一种可能,
已经开放。

脑启发式动态稀疏学习,走进 Qwen3-8B。SparseMind 发布基于 Cannistraci–Hebb Training 的 2:4 稀疏大语言模型,将原创结构学习带入可下载、可评测的开放模型。

脑启发式动态稀疏学习指定权重矩阵采用 2:4 稀疏结构开放权重 · 面向全球开发者

更少的计算。
更广阔的智能世界。

人工神经网络,能否像人脑一样,拥有动态、稀疏而高效的连接?

Carlo Vittorio Cannistraci 二十多年前开始追寻的科学问题,成为 SparseMind 今天的起点。我们让原创研究、模型工程与硬件协同汇聚在一起,共同构建下一代高效、可持续的人工智能。

阅读我们的故事

顶尖稀疏模型,
为一切硬件而生。

云端的计算价值,边缘的实时响应,终端的本地智能。从模型到计算系统,让结构创新抵达真实任务。

01

CHT-Computing

让大模型与数据中心,释放更高计算价值。

02

CHT-Edge

让高水平智能,走进边缘与终端。

03

CHT-Hardware

让原创算法与计算架构,共同进化。

探索产品与方案