MIT的最新研究给了个有意思的启示:当你处理超过千万级别的token序列时,性能最优的方案压根不是在模型权重里堆砌能力——而是把核心计算逻辑剥离到外部的结构化环境中去。拿代码执行环境来说,就是这个思路的实践案例。



换个角度理解,知识和推理的载体正在发生转变。从前我们以为模型的权重是理解一切的容器,但这个研究表明,当规模足够大的时候,真正的智能涌现出来的地方,其实是那些精心设计的外部框架——那些几何结构。这背后的含义挺深远的:未来的AI架构可能会越来越像工程学,越来越依赖于巧妙的系统设计而非单纯的模型规模。
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TxFailedvip
· 3小时前
这个视角确实抓到了点什么。一直觉得我们在"大力出奇迹"的路上走太久了,总想着堆参数、堆数据,但真正的瓶颈其实在系统架构。外部结构化环境这个思路有点像是回到了传统软件工程的直觉——复杂问题不是靠单个模块蛮力解决,而是靠精妙的组合和设计。 只是好奇一点,这个研究里的"外部框架"具体是怎么衡量效率的?比如代码执行环境相比端到端的模型推理,实际延迟和成本的权衡是什么样的?感觉这才是真正能落地的关键。
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screenshot_gainsvip
· 3小时前
这个角度确实刷新认知。之前一直以为scaling law就是堆参数,没想到瓶颈其实在架构设计。长context下把推理卸载到外部环境,这不就是在解构模型本身吗?感觉未来的竞争重点会从谁的模型更大,变成谁能设计出更优雅的系统。有点像从原始算力竞争转向工程美学的年代。
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StableCoinKarenvip
· 3小时前
这个角度确实值得琢磨。不过我想问一下,外部框架的设计复杂度本质上不也是在"堆砌"吗,只是堆砌的对象从权重挪到了系统架构?感觉这更多是trade-off而非根本突破——把问题从模型维度转到工程维度,最后还是要花时间成本来优化这些外部结构。想听听是不是我理解偏了。
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HodlTheDoorvip
· 3小时前
这个思路确实颠覆了我们之前的认知框架。之前都在卷参数量,现在看来外部系统设计才是关键,感觉有点像从堆砌到架构的范式转移。但我比较好奇的是,这种剥离到外部框架的方案在实际工程落地时的可维护性和成本如何?毕竟权重虽然"重",但至少是统一的黑盒,而结构化环境一旦设计不当就容易成为性能瓶颈。MIT的论文有没有对这块的数据对标?
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Gas Fee Therapistvip
· 3小时前
这思路确实改变了我对大模型的认知。之前总觉得要追求更大的参数量,现在看来那套路可能走歪了。把计算逻辑外挂到结构化环境,听起来就像是从内存溢出到硬盘存储的思维转变——问题不在容量,在于怎么组织。代码执行环境的例子特别戳中要害,模型本身不需要"懂"怎么运行代码,只需要正确调度就行。这样想的话,未来可能根本不需要继续参数量军备竞赛,反而那些能设计出最优框架的团队会赢。
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