EMBER：混合 LLM 架构中基于学习脉冲神经网络动力学的自主认知行为

本文提出 EMBER，一种混合认知架构，重构了大语言模型（LLM）与记忆的关系：不再为 LLM augment 检索工具，而是将其作为可替换的推理引擎嵌入持久的生物基础联想基质中。该架构核心是一个拥有 22 万神经元的脉冲神经网络（SNN），具备 Spike-timing-dependent 可塑性及四层层级组织。文本嵌入通过新型编码映射至 SNN。研究表明，SNN 在空闲时的侧向传播可自主触发并塑造 LLM 行为，无需外部提示，实现了基于学习关联的自主交互发起。