MIT的最新研究給了個有意思的啟示:當你處理超過千萬級別的token序列時,性能最優的方案壓根不是在模型權重裡堆砌能力——而是把核心計算邏輯剝離到外部的結構化環境中去。拿代碼執行環境來說,就是這個思路的實踐案例。



換個角度理解,知識和推理的載體正在發生轉變。從前我們以為模型的權重是理解一切的容器,但這個研究表明,當規模足夠大的時候,真正的智能湧現出來的地方,其實是那些精心設計的外部框架——那些幾何結構。這背後的含義挺深遠的:未來的AI架構可能會越來越像工程學,越來越依賴於巧妙的系統設計而非單純的模型規模。
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TxFailedvip
· 18小時前
這個視角確實抓到了點什麼。一直覺得我們在"大力出奇跡"的路上走太久了,總想着堆參數、堆數據,但真正的瓶頸其實在系統架構。外部結構化環境這個思路有點像是回到了傳統軟體工程的直覺——複雜問題不是靠單個模組蛮力解決,而是靠精妙的組合和設計。 只是好奇一點,這個研究裡的"外部框架"具體是怎麼衡量效率的?比如程式碼執行環境相比端到端的模型推理,實際延遲和成本的權衡是什麼樣的?感覺這才是真正能落地的關鍵。
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screenshot_gainsvip
· 19小時前
這個角度確實刷新認知。之前一直以為scaling law就是堆參數,沒想到瓶頸其實在架構設計。長context下把推理卸載到外部環境,這不就是在解構模型本身嗎?感覺未來的競爭重點會從誰的模型更大,變成誰能設計出更優雅的系統。有點像從原始算力競爭轉向工程美學的年代。
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StableCoinKarenvip
· 19小時前
這個角度確實值得琢磨。不過我想問一下,外部框架的設計複雜度本質上不也是在"堆砌"嗎,只是堆砌的對象從權重挪到了系統架構?感覺這更多是trade-off而非根本突破——把問題從模型維度轉到工程維度,最後還是要花時間成本來優化這些外部結構。想聽聽是不是我理解偏了。
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HodlTheDoorvip
· 19小時前
這個思路確實顛覆了我們之前的認知框架。之前都在卷參數量,現在看來外部系統設計才是關鍵,感覺有點像從堆砌到架構的範式轉移。但我比較好奇的是,這種剝離到外部框架的方案在實際工程落地時的可維護性和成本如何?畢竟權重雖然"重",但至少是統一的黑盒,而結構化環境一旦設計不當就容易成為性能瓶頸。MIT的論文有沒有對這塊的數據對標?
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Gas Fee Therapistvip
· 19小時前
這思路確實改變了我對大模型的認知。之前總覺得要追求更大的參數量,現在看來那套路可能走歪了。把計算邏輯掛載到結構化環境,聽起來就像是從內存溢出到硬碟存儲的思維轉變——問題不在容量,在於怎麼組織。代碼執行環境的例子特別戳中要害,模型本身不需要"懂"怎麼運行代碼,只需要正確調度就行。這樣想的話,未來可能根本不需要繼續參數量軍備競賽,反而那些能設計出最優框架的團隊會贏。
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