Beyond Standard LLMs：探索新兴的大语言模型替代架构 Sebastian Raschka 2025-11-05 0 浏览 0 点赞 长文 Sebastian Raschka 新发布的长篇博文《Beyond Standard LLMs》介绍了几种新兴的 LLM 替代架构，为大语言模型的发展提供了新的思路和方向。 ## 1️⃣ 线性注意力混合架构 此类模型旨在提高计算效率，尤其是在处理长序列时的性能。例如，Kimi Linear 与 Qwen3-Next 都采用了混合注意力策略，能够更好地控制内存使用。 这种架构通过优化注意力机制，在保持模型性能的同时，显著降低了计算复杂度，使得处理超长文本成为可能。 ## 2️⃣ 文本扩散模型 文本扩散模型借鉴了图像生成中的去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）。这些模型通过逐步去噪的方式生成文本，从而实现更高效和更快速的生成。 与传统的自回归生成方式不同，扩散模型提供了一种全新的文本生成范式，在某些场景下展现出独特的优势。 ## 3️⃣ 代码世界模型（Code World Models） 这一新兴方向结合了 LLM 与世界模型的思想，尝试通过更深层次的结构理解代码生成。尽管目前这些模型还处于概念验证阶段，但它们显示了 AI 发展的另一种可能路径。 代码世界模型不仅关注代码的语法正确性，更试图理解代码背后的逻辑和意图，这为智能编程助手的发展开辟了新方向。 ## 4️⃣ 小型递归变换器 这种架构适用于特定任务，如推理和谜题解决，具有轻量级和高效性，可能成为其他工具调用型 LLM 的补充。 小型递归变换器通过精简的架构设计，在特定领域实现了出色的性能，证明了"小而精"也是 AI 模型发展的重要方向。 ## 总结 这些新兴架构展示了大语言模型发展的多样化路径，从效率优化到生成范式创新，从代码理解到专用任务优化，每一个方向都在探索 AI 的新边界。 Beyond Standard LLMs Sebastian Raschka 原文博客 #AI #Diffusion模型 #LLM #Sebastian Raschka #Transformer #代码生成 #模型架构 #线性注意力