摘要：前主流大语言模型采用 Transformer 架构，其自注意力机制本质上是平方级别（O (n²)）的时间与空间复杂度，处理更长的上下文时，模型参数量必须随上下文扩展，随着所支持的上下文长度的增长，模型的参数及计算体量也会呈平方幅度增长：输入序列每翻一倍，计算量

汉字AI是仿人脑架构，其关键核心在于汉字底层逻辑是“人与自然”的智能对话，是仿人脑认知自然世界的思维智能载体。

汉字AI仿脑架构，理解上下整体阅读，信息获取照相式整体阅读，像人脑一样随时调动记忆，如同在时空认知地图中寻找记忆路径，无任何上下文长度限制。

无需像传统大模型一样参数量必须随上下文扩展，随着所支持的上下文长度的增长，模型的体量也会呈平方幅度增长。

Transformer架构大模型：存在上下文枷锁限制

前主流大语言模型采用 Transformer 架构，其自注意力机制本质上是平方级别（O (n²)）的时间与空间复杂度，处理更长的上下文时，模型参数量必须随上下文扩展，随着所支持的上下文长度的增长，模型的参数及计算体量也会呈平方幅度增长：输入序列每翻一倍，计算量就要翻四倍。当上下文从1000 tokens 扩张到10000 tokens 时，计算需求瞬间放大 100 倍；这种爆炸式膨胀让即便最先进的 GPU 集群也难以承受无限制的长度扩展。

Transformer 架构的大语言模型，无法像人脑一样随时调动记忆，陷入“算力黑洞”，存在上下文枷锁限制。

这种算法局限，其根源在于英文字母符号文字，与英文自然语言处理的字母符号是无意义的信息有关，只能单向一维信息传播。

汉字AI仿脑架构：无上下文规模及长度限制

基于“汉字知识图谱”的汉字AI，本身是“人与自然”认知对话的超级知识库，可像人脑一样随时调动记忆存储。无需像传统大模型一样参数量必须随上下文扩展，随着所支持的上下文长度的增长，模型的体量也会呈平方幅度增长，无法像人脑一样随时调动记忆。

汉字AI仿脑架构是仿人脑认知自然世界的全域机制的大语言模型，机器深度学习如同人认知物理世界的互动过程，对机器学习范式做了颠覆性创新。采用以“汉字物联，知识万通”的“认知信息流向互联”机制，从根层取代目前大模型架构的自注意力机制。

基于汉字知识图谱，通过“自然具象场景←汉字图形←文←→字→词→成语短语→句子→诗、文章”，在“自然具象场景←汉字图形←文←→字→词→成语短语→句子→诗、文章”中每一层节点均形成知识图谱信息包。

从“自然具象图、汉字图形、文、字”为根基的双向、多向信息传递的有向量智能表达单元节点，再到“词、成语短语、句子、诗文段落”组合信息表达节点，形成三维立体的时空神经网络认知地图，每一个时空信息认知节点既独立又相互关联，如人脑存储记忆，是“人与自然”的对话表达。新知识节点可以在自我学习进化中产生。

上下文关系延展，犹如在时空神经网络认知知识空间地图中，只要抽取一个个节点，组合形成认知记忆路径，其长度扩展无任何限制。认知信息的传递，在三维时空语义表达空间节点组合中形成认知路径，可以无限扩展。

来源：汉字谷主