AI大牛提出Transformer存瓶颈，Agent时代架构引关注
（图片来自网络）
核心结论：90后AI大牛、阶跃星辰首席科学家张祥雨提出，Transformer架构在Agent时代存在技术瓶颈，难以支撑下一步发展。
Transformer作为当前生成式AI与大语言模型的基石，虽推动行业进步，但在处理长上下文、智能深度等方面存在缺陷。
架构缺陷分析：
- 采用单向信息流设计，缺乏人类大脑“无限流”的记忆机制，难以实现动态压缩与选择性回溯
- 处理长文本时，模型智商会随文本增长下降，已难以支持8万个Token以上高效运行
- 本质建模能力受限，现有“小修小补”技术未根本改变其局限
张祥雨是ResNet开创者，其研究引发行业对新架构探索热潮。英伟达、Meta等科技巨头正探索Mamba、TTT等新架构与Transformer融合；中科院团队研发的类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”也展示了构建非Transformer架构生态的可行性。
阶跃星辰团队已开始探索非线性递归网络等新架构方向，但架构革新面临系统效率和可并行度等挑战。
（声明：该内容经AI精编）
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