行业架构演进趋势 - 核心观点：Transformer架构在未来至少一至几年内仍将保持其作为AI生态系统基石的地位，但行业竞争焦点正从单纯追求模型参数规模，转向对效率提升和混合架构的精细化探索[4] - 行业正经历从“大力出奇迹”到追求“效率”与“混合”的微调转变，而非彻底的架构推倒重来[4] - 2026年的竞争主旋律是在保持模型巨大容量的同时极致压缩推理成本，竞争维度扩展至在更长的上下文和更低的延迟下提供同等智能[5][9] 效率优化技术路径 - 混合专家模型架构允许模型在拥有6710亿参数的同时，每次推理仅激活370亿参数，显著降低推理成本[5] - 行业通过采用多头潜在注意力等机制显著减少推理时的KV Cache占用[5] - 为应对标准注意力机制O(N^2)的复杂度问题，行业探索混合策略，例如将高效的线性层与全注意力层以一定比例混合，以平衡长距离依赖捕捉与推理速度[8] - 除混合专家模型外，行业出现了更激进的效率尝试，例如采用稀疏注意力机制，通过只计算最重要的Token间相互作用来降低计算开销[5][8] 扩散语言模型的潜力与挑战 - 扩散语言模型采用并行生成Token的方式，与自回归模型的串行生成不同，使其能够以相对快速且低廉的成本生成Token[10] - 扩散模型在作为智能体使用时面临巨大挑战，因其并行生成的特性难以在响应链中原生地整合工具调用[11] - 尽管扩散模型推理效率更高，但研究表明若为匹配自回归模型性能而增加去噪步数，最终计算预算可能相差无几[11] - 在高质量数据日益枯竭的背景下，扩散语言模型展现出作为“超级数据学习者”的潜力，当数据量受限时，其表现可能优于标准自回归大语言模型[12][17] - 研究表明，一个10亿参数的扩散语言模型，仅通过反复训练10亿个Token，在HellaSwag和MMLU基准测试上分别达到了超过56%和超过33%的准确率[19] - 对于扩散语言模型，验证集损失的上升并不意味着下游能力的下降，即便看似“过拟合”，其在代码生成、推理等实际任务上的表现仍可能提升[20] 扩散模型的数据学习优势 - 扩散模型能学习文本中任意位置之间的依赖关系，而自回归模型通常被迫只能从左到右学习[21] - 通过迭代的双向去噪过程，扩散语言模型在训练时对每个样本进行了更深度的信息压榨[21] - 扩散过程本身作为一种内置的蒙特卡洛增强，同一句子每次加噪方式不同，相当于将一条数据变为无数条变体，增强了数据利用效率[21]