语言智能从 RNN 向 Transformer 演进的技术路径分析

本次研究探讨了语言智能架构从 RNN 向 Transformer 的演进路径及其对 AGI 的意义。分析认为，RNN 因串行计算、长距离依赖衰减及固定向量瓶颈限制了模型与数据规模的同步扩张，而 Transformer 通过自注意力机制实现了全局直接交互，将序列建模从串行算法问题转化为可随算力扩展的工程问题。技术演进经历了从架构确立、预训练范式、Scaling Law 应用到指令对齐及 Agent 推理的七个阶段，研究范式也随之从专用架构设计转向通用底座与任务适配。由于 Transformer 的原生适配性，语言模型成为通用人工智能的主要入口，深刻改变了 AI 的研究范式与产业形态，催生了以 ChatGPT 为代表的通用助手产品。