Transformer的时代要终结了？这届AI模型开始用「物理法则」颠覆认知

Transformer的时代要终结了？这届AI模型开始用「物理法则」颠覆认知

当所有人都在为ChatGPT的惊艳表现惊叹时，一群科学家正悄悄用物理学原理重构人工智能的底层逻辑。MIT团队打造的液态神经网络LFM，与阿布扎比研究所推出的Falcon Mamba，正在用「第一性原理」重新定义AI模型的可能。

一、当AI学会「流体力学」：内存占用直降300%

MIT实验室最新发布的LFM模型，在手机端处理100万字符的书籍时，仅需16GB内存。对比同体量的Llama模型48GB的「大胃王」表现，这个基于液态神经网络的架构，像极了物理学中的非牛顿流体——面对压力时，它既能保持形态又能动态调整结构。
这种神奇特性源自三个突破：

1. 动态系统理论构建的计算单元，让模型像液体般自适应信息流动
2. 信号压缩技术将长文本处理的内存消耗降至传统模型的1/3
3. 结构化运算符实现跨模态处理，同一架构可解析文字、音频、图像
   在32k字符的深度理解测试中，LFM 3B模型保持89.5分的高准确率，而传统模型在超过4k字符后性能断崖式下跌。这意味着我们距离「用手机分析整本《战争与和平》」的时代，只差一次应用迭代。

二、沙漠里长出的「算法仙人掌」：无需浇水就能生长