我是陆兮科技LuxiTech的联合创始人兼首席技术官（CTO）。“陆兮”的名字灵感来自3.2百万年前的第一个女性人类化石。我们专注于构建脑启发的大语言模型，这些模型在具备高度认知能力的同时，比传统的大语言模型消耗更少的功耗。

我在加州大学圣克鲁斯分校的电子与计算机工程系(ECE)获得博士学位(UCSC)。我的研究由Prof. Sung-Mo “Steve” Kang（纳米电子集成系统实验室）和Prof. Jason Eshraghian（类脑计算小组）共同指导，主要集中在类脑计算、脉冲神经网络及其在忆阻器上的硬件实现。

我的学士学位于2016年在华中科技大学的启明学院实验班获得，这是一个培养顶尖创新人才的独立学院。同时，学位由华中科技大学人工智能与自动化学院授予。

我还在一些新兴科技公司积累了工作经验，比如从苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院神经信息学研究所孵化的类脑初创公司Synsense；以及将基于南加州大学杨研究小组、马萨诸塞大学安赫斯特分校纳米器件与集成系统实验室和惠普实验室的RRAM技术转化为商用的计算内存公司Tetramem。

我热衷于通过跨学科的方式解开大脑和脑启发计算的奥秘，涉及电气与计算机工程、认知科学、神经科学、哲学等领域。同时，我也是篮球、滑板、单板滑雪、尤克里里、猫、中式书法和冥想的爱好者。欢迎联系我！

动态

• [2024年9月25日] 论文 “Gated Slot Attention for Efficient Linear-Time Sequence Modeling” 已被 NeurIPS 2024 接受。
• [2024年8月28日] 论文 “Neuromorphic Intermediate Representation: A Unified Instruction Set for Interoperable Brain-Inspired Computing” 已被 Nature Communications 接受。
• [2024年8月2日] 论文 “WIFA: A Weight Importance and Frequency aware Accelerator for SNN” 已被 2024 IEEE International Conference on Computer Design (IEEE ICCD) 接受。
• [2024年8月1日] 论文 “Biomimetic Spiking Neural Network Based on Monolayer 2D Synapse with Short-Term Plasticity for Auditory Brainstem Processing” 已被 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems 接受。
• [2024年6月13日] 我接受了由联合国开发计划署 (UNDP) 和联合国儿童基金会 (UNICEF) 支持的 STEM4ALL 组织的采访，现已上线！
• [2024年6月4日] 论文 “Scalable MatMul-free Language Modeling” 已发布在 arXiv。
• [2024年4月8日] 论文 “Eagle and Finch: RWKV with matrix-valued states and dynamic recurrence” 已发布在 arXiv。
• [2023年11月24日] 论文 “Neuromorphic Intermediate Representation: A Unified Instruction Set for Interoperable Brain-Inspired Computing” 已发布在 arXiv。
• [2023年10月13日] 我受邀出席联合国活动 “The 2023 Policy Dialogue on Women in Science: Pathways towards Breaking Barriers in STEM”。
• [2023年10月8日] 论文 “RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era” 已被 2023 EMNLP Findings 接受！
• [2023年5月22日] 论文 “RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era” 已发布在 arXiv。
• [2023年5月22日] 我在 2023 IEEE International Symposium on Circuits & Systems (IEEE ISCAS) 上展示了论文 “Backpropagating Errors Through Memristive Spiking Neural Networks”。
• [2023年4月29日] 论文 “How to Build a Memristive Integrate-and-Fire Neuron for Spiking Neuronal Signal Generation” 荣获 2023 IEEE Transactions on Circuits and Systems Darlington Best Paper Award。该论文由加州大学圣克鲁兹分校、加州大学伯克利分校、密歇根大学、德累斯顿工业大学和成均馆大学的教授共同指导。
• [2023年2月22日] “2023 Telluride Workshop on Neuromorphic Cognition Engineering” 已宣布。Jason 和我将负责其中一个主题：“Open-source neuromorphic hardware, software, and wetware”。
• [2022年11月14日] 论文 “Gradient-based Neuromorphic Learning on Dynamical RRAM Arrays” 已被 IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems 接受，这是该期刊关于边缘计算应用的忆阻器电路与系统特刊。
• [2022年9月13日] 我成功将 Spiking Neural Network Accelerator 在 eFabless / Google SkyWater MPW7 计划中流片。
• [2022年8月30日] 祝贺 Prof. Jason Eshraghian 加入 ECE 系担任助理教授，并联合指导我。
• [2022年7月15日] 我在 2022 Telluride Neuromorphic Workshop 中获得“Best New Neuromorph”奖项。
• [2022年6月26日] 论文 “Gradient-based Neuromorphic Learning on Dynamical RRAM Arrays” 已发布在 arXiv。
• [2022年6月23日] 我在圣克拉拉大学计算机科学系应邀做了题为 “Memristive Spiking Neural Network for Neuromorphic Computing” 的演讲。
• [2022年5月31日] 我在 2022 IEEE International Symposium on Circuits & Systems (IEEE ISCAS) 上展示了论文 “A Fully Memristive Spiking Neural Network with Unsupervised Learning”。
• [2022年4月25日] 我被选中参加 2022 Telluride Workshop on Neuromorphic Cognition Engineering，这是历史最悠久的神经形态工作坊之一。
• [2022年3月29日] 我被选为 2022 Science Internship Program 的研究导师。
• [2022年3月2日] 论文 “SPICEprop: Backpropagating Errors Through Memristive Spiking Neural Networks” 已发布在 arXiv。
• [2022年2月25日] 专利 “Splitting normalization method and device, audio feature extractor and chip” 已公开。
• [2022年1月14日] 论文 “A Fully Memristive Spiking Neural Network with Unsupervised Learning” 已被 2022 IEEE International Symposium on Circuits & Systems (IEEE ISCAS) 接受。
• [2022年1月7日] 专利 “Pulse event decision device, method, chip and electronic equipment” 已公开。
• [2021年11月18日] 论文 “How to Build a Memristive Integrate-and-Fire Model for Spiking Neuronal Signal Generation” 已发表在 IEEE Transactions on Circuits and Systems–I: Regular Papers。我们荣幸地与德国、韩国、密歇根大学、加州大学伯克利分校和加州大学圣克鲁兹分校的研究人员合作。
• [2021年10月23日] 我在华中科技大学集成电路学院做了题为 “Memristive Spiking Neural Network for Neuromorphic Computing” 的演讲。
• [2021年5月14日] 我们获得了加州大学圣克鲁兹分校科研委员会的 “Bio-Inspired Memristive Spiking Neural Network for Machine Learning” 项目的资助。
• [2021年3月30日] 我被选为 2021 Science Internship Program 的研究导师。
• [2020年12月29日] 论文 “Automatically detecting bregma and lambda points in rodent skull anatomy images” 已发表在 PLOS ONE。
• [2020年9月14日] 我获得了 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (IEEE NSS/MIC) trainee grant。
• [2020年7月29日] 论文 “Towards Real-Time Machine Learning for Anomaly Detection” 已被 2020 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (IEEE NSS/MIC) 接受。
• [2019年3月16日] 我获得了加州大学圣克鲁兹分校 Graduate Student Leadership Certificate Program 的结业证书。

工作经历

• LuxiTech（高效、脑启发大语言模型）
• Tetramem（存内计算，忆阻器）
• Synsense（类脑计算，脉冲神经网络）

学术服务

• IEEE CASS 神经系统与应用技术委员会成员
• IEEE CASS 纳米级网络与忆阻阵列计算技术委员会成员

会议组织

• 2025 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS评审委员会委员
• 2024 NeurIPS 神经人工智能研讨会项目委员会委员
• 2024 IEEE/ACM国际类脑系统会议（ICONS）程序委员会委员
• 2024 第三届国际类脑计算会议（ICNC）技术程序委员会委员
• 2023 Telluride类脑与认知工程研讨会主题负责人

社会服务

• STEM4ALL STEMinist 网络，联合国开发计划署 (UNDP) 和联合国儿童基金会 (UNICEF) 发起

开源项目

• snnTorch：一个用于训练脉冲神经网络的框架，兼容GPU和Graphcore的智能处理单元 (IPU)。
• Rockpool：一个用于训练脉冲神经网络的框架，兼容GPU和Synsense的Xylo。
• NIR：一套跨越不同类脑框架和技术栈的计算基元框架。

开源芯片

• Spiking Neural Network Accelerator：具有自适应阈值和递归连接的二值化脉冲神经网络ASIC芯片。

专利

• US/WO/CN： 脉冲事件决策设备、方法、芯片和电子设备
• US/WO/CN： 分割归一化方法和设备、音频特征提取器和芯片

论文与审稿

• IEEE 电路与系统新兴专题期刊
• IEEE 电路与系统I：常规论文
• IEEE 电路与系统II：简报
• IEEE 生物医学电路与系统期刊
• Memetic Computing
• 2025 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS）
• 2025 ICLR 国际学习表示会议
• 2024 NeurIPS 会议
• 2024 IEEE/ACM 国际神经形态系统会议（ICONS）
• 2024 IEEE 生物医学电路与系统会议（BIOCAS）
• 2023 IEEE 生物医学电路与系统会议（BIOCAS）
• 2023 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS）
• 2022 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS）
• 2022 IEEE 中西部电路与系统研讨会（MWSCAS）
• 2021 IEEE 中西部电路与系统研讨会（MWSCAS）

教学经历

• CSE 12：计算机系统与汇编语言及实验，2022年春季
• CSE 30：编程抽象：Python，2022年冬季
• ECE 163：小型无人机理论与实践导论，2021年春季
• ECE 171：模拟电子学，2021年冬季
• ECE 101：电子电路入门，2020年秋季