从�性符号到空�智能:WAO架�作�超越Transformer的三���模型From Linear Tokens to Spatial Intelligence: The WAO Architecture as a 3D Semantic Model Beyond Transformers摘要(Abstract)当代人工智能以Transformer架��主�,其核心机制基于一��性Token序列。�一��虽然在自然�言�理中取得了�著成功,但它将�言、��、声音等多�信号�扁��性����。正如李��教授在�立World Lab�指出的那�:“人工智能必�从一�的��模型,迈向三�的世界模型。” WAO(Word-Aivatar-OS)提出了一条基于�言本体的新路径。它以�字�多���Token�元,以��知���(S KG)�核心算子,将�言、�像与行��一在同一个��拓扑��中。�架�以立体化的��流形(semantic manifold)取代Transformer的平面注意力矩�,使意�能�通����点̶�系̶空��播��立体智能�算。一、Transformer 的�性局限Transformer 的注意力机制�能建模符号之�的序列依存�系,缺乏空���。当��或听�信号被���一�向量后,系�所能做的只是��符号,而无法理解世界。因此,即使是最大�模的�言模型(LLM),依然局限于文本推理,�以在真�世界中�行具身推理(embodied reasoning)。二、�字:天然的三����元与拼音文字不同,�字不是�性符号,而是��体素(semantic voxel)。每一个�字融合了三���:象形�(Iconic Layer)̶̶字形中�含��与空���;音韵�(Phonetic Layer)̶̶�音形成��序列的�奏;�理�(Semantic Layer)̶̶概念通��系网��成��拓扑。三、SKG:从��到空�的�算�梁WAO 核心的��知���(Semantic Knowledge Graph, SKG)将每个�字�����点,以意��系��,�建可遍�的��拓扑网�。���播不再沿序列展�,而是在拓扑中�散,�算��度� O(N log N),�著�于Transformer 的 O(N²)。�使其能�以低能耗������推理、因果分析与空�模�。四、从混合�到具身智能WAO 提出了Hybrid-Brain(混合�,HB)概念,作��接符号理解与行�控制的中介�知引擎。其信息流�:�字(3D Token)→ ��知���(SKG)→ 混合�(HB)→ 具身机器人(Embodied Robot)。在�一��中,�言理解即是行�生成,��、��、情感等模�在�一的��拓扑下�行。五、��当World Lab旨在推�人工智能从一�走向三�之�,WAO的“�字̶SKG”架�已在�言�面��了�一��。Tr ansformer的世界是��的,SKG的世界是��的。�字代表人类最早的空���化�言,而WAO系�将�����化�具身智能的�算模型,建立了三����知(3D Semantic Cognition)的算法基�。
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