后Transformer时代：大模型底层架构的范式转移与效率革命

前言：Transformer的”中年危机”与算力陷阱 自2017年Google发布里程碑式论文《Attention Is All You Need》以来，Transformer架构凭借其强大的并行处理能力和对长序列数据的精准捕捉，成为了几乎所有主流大语言模型（LLM）的底层发动机。然而，在经历了数年的爆发式增长后，这种架构正逐渐显现出其内在的局限性——一种典型的”规模化边际效用递减”现象。 从管理学和商业策略的视角来看，当前的AI产业正处于一个危险的”算力陷阱”中。Transformer的核心机制——密集注意力（Dense...