如今绝大多数大模型都基于Transformer，它推动AI走到今天，但也有绕不开的短板：处理长任务算力开销巨大，多模态信息拼接存在损耗，对硬件功耗要求很高。 行业也在不断探索新方向，类脑、图网络、量子混合计算，但是每一条路线都有自己的难题。TAIJI‑NET统一场架构，就是换一套思路：借鉴物理世界“场”的逻辑，一核带动六大场引擎，实现信息统一表征，尝试缓解算力浪费、模态割裂这些老问题。 架构创新说起来简单，落地千难万难。想法再好，也要经过原型、测试、硬件适配，才能证明行不行。现阶段全部结果属于仿真推演，没有实物样机。 很多人觉得底层创新只能是大厂的专利，其实普通人也可以提出不一样的思路。你觉得下一代AI，最需要解决的是算力功耗，还是智能本身？欢迎一起交流探讨。
发布于 湖南
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