从Transformer到世界模型：AGI核心架构演进
文章目录
-
- 引言：架构革命推动AGI进化
- 一、Transformer：重新定义序列建模
-
- 1.1 注意力机制的革命性突破
- 1.2 从NLP到跨模态演进
- 1.3 规模扩展的黄金定律
- 二、通向世界模型的关键跃迁
-
- 2.1 从语言模型到认知架构
- 2.2 世界模型的核心特征
- 2.3 混合架构的突破
- 三、构建世界模型的技术路径
-
- 3.1 多模态统一表示
- 3.2 分层时序建模
- 3.3 基于物理的推理引擎
- 四、技术挑战与突破方向
-
- 4.1 核心挑战矩阵
- 4.2 突破性技术方向
- 五、AGI架构的未来图景
-
- 5.1 认知架构的三层设计
- 5.2 关键里程碑预测
- 结语：站在新范式的前夜
引言：架构革命推动AGI进化
在通往通用人工智能（AGI）的道路上，算法架构的演进始终扮演着核心驱动力的角色。从2017年Transformer架构的横空出世，到近期世界模型（World Model）概念的突破性进展，我们正在见证一场静默但深刻的认知革命。这场革命不仅重新定义了神经网络的处理范式，更在本质上改变了AI系统理解世界的方式。
一、Transformer：重新定义序列建模
1.1 注意力机制的革命性突破
Transformer架构的核心创新在于其完全基于注意力机制的设计：
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super().__init__()
self.d_model = d_model
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = d_model // num_heads
# 线性变换矩阵
self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)
def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None):
# 计算注意力得分
attn_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim)
# 应用softmax
attn_probs = F.softmax(attn_scores, dim=-1)
# 与Value相乘
output = torch.matmul(attn_probs, V)