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作者描述了一个自建的脉冲神经网络引擎，最初未能通过NARMA-10基准测试，但通过应用神经科学中的异构导线延迟，它获得了可用的记忆深度，并在一个识别任务上相比连续网络实现了15倍的计算效率优势。
一位开发者分享了 Helix-AGI，这是一个持续运行的认知代理，使用基于物理的记忆检索系统，通过熵引力方程和欧拉-拉格朗日动力学，整合了时间近性、结构重要性和语义邻近性，无需单独调整权重。