2 Matching Annotations
  1. Jul 2026
    1. Current models combine both raw intelligence and factual knowledge in the same weights. Future models will likely separate that, offloading a lot of knowledge to tool calling.

      极具前瞻性的金句与架构预判。当前大模型将“推理”与“记忆/知识”耦合在参数中,导致模型臃肿且易产生幻觉。作者指出未来趋势是知识外挂化(通过RAG和工具调用),这不仅能大幅缩小本地模型体积,也是下一代AI架构设计的核心演进方向。

  2. Jun 2026
    1. This hybrid-architecture trend with alternating attention and alternative layers is a relatively popular development this year

      大多数人认为Transformer架构是LLM发展的唯一路径,但作者指出交替使用注意力层和其他架构层已成为2026年的流行趋势。这一观点挑战了行业对Transformer架构的依赖,暗示了多元架构融合的未来方向。