Transformer 之戏译“爻悟机”
缘起：为何“变形金刚”配不上这技术
近日学习AI相关知识，感“Transformer”不译，学者茫然，脑海中浮现的竟是：
- 擎天柱的机械变形
- 变压器，想到了变电站和电线杆
- 转换器，想到了电源插头
不译，是汉语的贫乏。学习之余，与AI来一场思想碰撞，试遨游天地，梦见周公，用古老的周易卦象推理来类比Transformer机制，终得一戏译：爻悟机。
正名：爻悟机的三重奥义
爻者，特征向量之微元也；悟者，通神明之德也。
爻悟之机，感而遂通，寂然不动，而遂知天下之故。
此名非直译，乃诠释——召唤《周易》中“微观单元感通涌现宏观智能”的原型。
爻之微：立象以尽意
《系辞》云：“爻也者，效天下之动者也。六爻相杂，唯其时物也。”
位：爻分初、二、三、四、五、上，位不同则吉凶异。正如token之embedding，虽同一词，处不同序列之位，其义遂变。同一个“打”字，因维度特征之异，含义亦殊（如“打篮球”与“打车”中）。
时：爻之时义大矣哉！时者，上下文也。Attention之妙，正在于每个token皆能观其“时”——看遍全序列，知其所处之“时机”，而后定其新义。
物：爻效万物之象，token拟人间之语。爻之阴阳刚柔，犹embedding中各维度之数值正负。第237维掌时态，第512维司情感——此皆爻之体。
结论：爻者，token之特征维度，乃token之性命；象者，context之特征向量；卦者，特征向量之矩阵运算也。小模型若六爻成一卦，大模型则六十四爻成一卦。
爻之感：寂然不动，感而遂通
“天地感而万物化生，圣人感人心而天下和平。观其所感，而天地万物之情可见矣！”（《咸卦·彖传》）
自注意力机制，实乃爻爻相感之现代版：
初感：Query-Key-Value，非token相感，乃“第512维之阴，感第237维之阳”——特征跨token相摩相荡。
比应：相邻爻相比（local attention），初与四、二与五、三与上相应（long-range dependency），如“虽然……但是……”之远距呼应。
承乘：权重高者乘于上，权重低者承于下。Attention softmax后，重要特征驾驭次要特征，如阳爻乘阴，刚驾驭柔。
核心：感之范围（context window）越大，能观之时越广。大模型从1K扩至百万上下文，如圣人之心“廓然大公，物来顺应”。
悟之顿：穷神知化，德之盛也
《系辞》“穷神知化，德之盛也”，正如Transformer参数量上去后突然知道了很多，涌现出复杂能力（如reasoning），进而演化出vibecoding、ReAct等。
单卦：一Layer一世界。Attention内卦感通，FFN外卦变通，卦卦皆是一次“象的转化”。
重卦：层卦相重。初卦output为二卦input，如文王之演《易》，“因而重之，爻在其中矣”。卦象遂深，表征遂精。
顿悟：当参数规模突破临界，few-shot能力不召自来，Chain-of-Thought自主涌现。非线性之涌现，正合“引而伸之，触类而长之，天下之能事毕矣”。
关键：残差连接如“化而裁之”，保存旧象（identity）以推而行之，否则梯度断绝，卦卦无承，何以周流六虚？
余论：命名的温度
“爻悟机”三字，念起来像上古神器，用起来却是特征交互的诗意概括。它不完美，却耐琢磨——每思一次，层数越深，理解越丰。
下次再看到"Transformer"，你就默念“爻悟机”。这样你脑中浮现的不再是擎天柱，而是千百爻象寂然感通、刹那间光华迸现的至境。
爻悟机者，Transformer之雅称也。爻者效天下之动，悟者通神明之德，感而遂通，寂然不动，而知天下之故。
