前世，行业内所有主流大模型，均是基于Transformer架构。
直至2025年，都未能完全摒弃该架构，只是在此其础上，进行深度重构。
通过动态激活、动态路由、长短记忆融合等技术，解决O (n²)复杂度问题。
包括极光通用大模型，在洛川的指引下，初期其实也走在了类Transformer架构的道路上。
但在16/17年前后，该架构便已无法满足极光的需求。
基于此，团队索性直接从基础理论层面，重新构建了一套框架。
将MoE架构、动态稀疏激活、异构算力调度、深度思考、反思回路验证、增量学习+知识蒸馏混合模式、实时数据引擎、多模态融合等诸多核心模块，原生融入其中。
“星数架构”，就此诞生！
此后，在瑶瑶姐，以及以小圆子为首的一众“小天才”，历时数年的优化迭代之下，现如今的“星数架构”，已经完全脱离了行业主流的理论框架。
包括后续的迭代路径，同样也与前世大相径庭。
目前，团队已经在进行，“超维注意力网络架构”，以及“全模态原生统一张量空间”、“动态可拔插知识图谱”、“自监督元学习”等领域的基础理论研究。
“超维注意力网络”，采用量子启发式张量计算，可将极光大模型的推理速度，提升100倍！
内存占用降低90%！
一旦完成，模型将彻底消除“Lost in Middle”现象，进而实现平等关注文本中，所有位置信息。
配合动态知识图谱，实现“全局-局部-细节”三层记忆体系。
这意味着，极光大模型，将具备“无限上下文”与“精准记忆”能力！
“全模态原生统一张量空间”，指将文本、图像、语音、视频、3D、传感器数据等，在统一张量空间处理，无需模态转换层。
一旦打通技术体系，模型将实现跨模态转换零损耗，创意生成能力提升10倍以上！
届时，模型将具备，理解“元宇宙概念”本质的能力，而非只是表面特征。
“动态可拔插知识图谱”，支持实时更新与领域定制，知识检索速度提升1000倍以上！
行业模型定制周期，将从现在的“周级”，大幅缩短至“小时级”！
成本降低99%！
结合“自监督元学习”能力，模型将具备，“自主学习行业知识”的能力，而非依赖人工标注。
仅需传统模型1/1000的训练数据，“零标注”即可完成领域适配！
行业应用门槛，将从“千万级投入”，骤降至“零成本”！
而一旦完成上述所有理论体系的构建，极光通用大模型，将从现在的“数据驱动”，一举跨越至“原理驱动”！
模型将不再只是“预测下一个token”，而是通过超维张量捕捉事物的内在关联，升级为“理解世界本质”！
同时，架构层面的升级，还会大幅降低模型的“算力依赖”。
通过更少的算力，即可实现更强的性能。
届时，“极光元宇宙”，也将真正拥有坚实的核心“技术底座”！
没错。
这一切，仍是围绕极光下一时代的核心工程出发。
元宇宙，他们是认真的！
当然，想要从基础理论层面，搭建起一套完善且超脱时代的技术体系，难度肯定不是一般的大。
但话又说回来，闲着也是闲着嘛~
极光每年两三千亿的净利润，今年肯定更多，不多搞点大工程嚯嚯出去，留着下蛋啊~