聊聊一种不一样的底层设计思路现在的大模型，文本、图像、音频大多是分开处理。文字走一套模块，图片走另一套编码器，最后再强行拼接在一起。就像几个人各讲各的语言，后期再做翻译对齐，不仅计算开销大，还容易丢失信息，遇到长时序复杂任务，缺陷会更加明显。Transformer擅长处理文字序列，GNN适合图结构数据，但没有一套原生框架，把时间、空间、图像、传感器信号放到同一套体系里运算。受物理学统一场思想启发，我设计TAIJI‑NET统一场底层架构，尝试换一种思路：把不同类型信息，统一映射到同一个“场”的表征空间。不再是做完各自编码再拼接，而是信息进入系统之初就实现原生交互。架构采用一核六场三层的整体框架，依靠场之间的耦合作用完成多模态融合，同时尝试实现计算与存储一体化、网络拓扑动态自适应。需要客观说明：目前整套成果停留在架构仿真与理论推演阶段，尚未完成硬件原型实测。核心推演细节、对比数据属于受控资料，仅签署NDA后交付，公开版本只分享顶层思想。范式创新距离工程落地有很长距离，芯片、编译器、生态都需要逐步补齐。想请教行业同仁，如果跳出现有Transformer范式，新一代底层架构最该优先解决哪一类现实痛点？
发布于 湖南
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