类脑计算框架力求模仿人脑的工作方式，以实现计算的高效性，然而，目前我们对大脑运作机制的了解还不够深入，而且不同的计算框架在特性以及所能带来的价值上也有所区别。
类脑完备性
目前，我们离实现类脑完备的目标还有相当距离。对于大脑在微观和介观层面的特性，我们的了解还相当有限，无法明确哪些特性对智能发展具有关键意义。目前，许多声称实现类脑完备的框架，实际上在功能上与人类大脑难以达到等效。因此，这些框架的类脑完备性遭到了质疑。
层次模型差异
类脑计算层次模型与传统计算机的层次结构存在不同。在从编译器后端到硬件层的转变中，精确相等演变为近似相等，同时，从图灵完备转变为类脑完备。然而，当无法确保这两层达到类脑完备时，尽管该层次模型在解耦研究生态方面有所贡献，但其对AGI研究的价值仍需时间的验证。
已有框架现状
各类脑计算框架的构建方法各异，有的框架倾向于模仿神经元的构造，而另一些则更关注神经信号的传输。然而，由于对大脑运作原理的了解不足，众多框架在效果和性能上存在较大差异，这在实际应用中导致了诸多挑战。
框架应用局限
在实际应用中，类脑计算框架受到现有技术认知水平的制约。众多框架仅能在某些特定领域展现出有限的功能，难以实现普遍应用。以复杂场景为例，这些框架在智能决策方面的能力尚无法与人类大脑相媲美。
未来发展挑战
类脑计算框架的发展遭遇了不少难题。若要使这一技术全面成熟并得到广泛运用，我们必须对大脑运作原理进行深入探究，并且不断提升硬件的计算性能。此外，未来还需攻克框架的可扩展性和兼容性问题，这无疑要求科研工作者付出持续不懈的努力。
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