论文
实现通用型超级人工智能最佳路径
基于三维拓扑空间Token关联性的神经网络能力构建
作者：William
摘要
摘要：本文针对当前基于Transformer架构的大语言模型在迈向通用型超级人工智能（AGI）进程中所面临的注意力机制效率瓶颈、因果推理能力缺失以及模型可解释性困境等核心问题，提出了基于三维空间Token关联性建模的创新解决方案。通过深入剖析现有模型的缺陷，系统性地阐述了基于Token间空间距离、概率分布及结构化集合关联性的改进路径，旨在构建具备强大物理规律理解、逻辑推理与精准表达能力的神经网络体系，为实现AGI提供坚实的理论框架。
关键词：通用人工智能；大语言模型；Transformer架构；因果推理；三维空间关联性
1. 引言
近年来，以Transformer架构为核心的大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果，广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多个场景，极大地推动了自然语言处理技术的发展。Transformer架构自2017年由Vaswani等人提出后，其注意力机制打破了传统循环神经网络和卷积神经网络在处理序列数据时的局限性，使得模型能够并行处理输入序列，显著提升了训练效率和效果。
然而，现有模型在处理长文本依赖、因果逻辑推理及决策可解释性方面仍存在根本性缺陷。在长文本处理中，Transformer架构的注意力机制计算复杂度呈二次方增长（O(n²)），导致远距离依赖关系捕捉能力显著下降，当输入序列长度超过一定阈值时，关键信息丢失严重，进而引发“幻觉（Hallucination）”现象。在因果推理方面，现有模型基于统计关联建立语言模式，缺乏对物理世界因果逻辑的有效建模能力，在Winograd Schema挑战等测试中，模型准确率远低于人类水平。深度神经网络的端到端训练模式还导致模型决策过程缺乏透明性，在医疗、司法等高风险领域应用时，模型决策依据与人类认知的匹配度较低，严重制约了其应用范围。
本文旨在系统分析Transformer架构的核心问题，并提出基于三维空间Token关联性建模的新型解决方案，为突破当前技术瓶颈、实现通用型超级人工智能提供理论路径。
