实体记忆,补上 AI 的“学前教育”

AI 正从“纯文本推理”迈向与现实世界交互的智能体(Agent)阶段。这意味着机器的“耳朵”和“眼睛”正在被唤醒,而 LLM 的成就,是建立在语义之上的。一、LLM 的认知之困,符号漂浮于现实之上LLM 如同没有经历过学前教育的“博士”,而天才和疯子的区别,是“现实检验”能力。模型处理的词 token 缺少与物理实体对应的锚点,导致其认知无法落地于现实。这就像一个只会背字典的人,却从未见过猫、摸过猫、听过猫叫——他懂“猫”的定义,却不懂“猫”的存在,不认识正在挠沙发的“那只猫”。二、数据的洪流与认知的荒漠我们正处在一个数据爆炸的时代,但认知基础设施却严重滞后。巨大的数据价值洪流,正因缺乏...

一、异构算力和多样化模型的适配难题当模型规模指数级增长,硬件生态却陷入碎片化困境:GPU、NPU、TPU、FPGA... 每种设备都有自己的语言、内存模型和调度机制。不同厂商的硬件具有不同的指令集、内存结构和优化策略,而模型本身也在结构、精度、计算模式上差异巨大。这种“多样...

本项目彻底颠覆了分布式系统的时间同步范式,将爱因斯坦的时空理论与古代智慧结晶完美融合,打造出史上首个无需电力的"时空同步神器"。【量子级时间流控引擎】采用纳米级石英沙粒阵列,通过量子隧穿效应实现时间颗粒的精确流动控制,确保每个时间单元的均匀性超低功耗设计,单次充能(手动翻转...

在摩尔定律濒临崩溃的今天,传统计算架构已无法支撑海量数据的持久化需求。本团队另辟蹊径,从生物神经突触中汲取灵感,成功打造出无需供电、零延迟的记忆存储系统。超并行神经突触编码体系支持1024路并行输入通道(笔尖与纸张接触的每一次摩擦)突触权重自适应调节技术(书写力度决定墨迹浓...

一、核心公式:未来赢家 = 高集成 × 高AI原生二、四象限精简版(X轴:集成度|Y轴:AI原生度) 低AI原生高AI原生低集成❌ 传统单点工具(如ETL)✅ AI单点工具(向量库、记忆中间件)→ 早期风口,易被吃掉高集成❌ 传统中台(重ETL无AI)✅✅ AI原生平台(A...