📰 研报摘要
查看全文 ➔本报告深度剖析了语言智能架构从RNN向Transformer演进的本质与路径。报告指出，RNN的递归结构因串行计算瓶颈、长距离依赖衰减及固定向量限制，难以承载大模型时代的规模化需求；而Transformer通过自注意力机制实现全局交互，打破了顺序结构的束缚，使语言建模由算法问题转化为可随算力和数据扩展的工程问题。报告将Transformer在语言任务中的演进归纳为架构确立、范式统一与规模化、对齐与推理三大阶段，并指出Transformer在语言领域主要作为核心本体运行，成为通用人工智能的主要入口。展望未来，报告认为数字底座模型发展路径已趋向确定，而物理AI在智能驾驶等物理世界闭环场景中更具增量空间，建议重点关注。