Ref: Beyond Transformers: RockAI's Alternative Path to AGI
當AI模型真正學會「學習」時會發生什麼？
在2025年上海世界人工智慧大會的一個不起眼展位上，正在發生一場可能改變整個AI發展方向的技術革命。一隻完全離線的機器狗正在即時學習新技巧，一個機械手臂在玩著複雜的電子遊戲—這一切都在沒有網路連接、沒有雲端支援的情況下進行。
這不是科幻小說，而是中國新創公司RockAI帶來的現實。他們的Yan架構正在挑戰我們對AI發展的根本認知。當前AI的困境：雲端巨人與邊緣設備的鴻溝
虛假的「AI設備」承諾
市面上充斥著「AI手機」、「AI眼鏡」、「AI玩具」的宣傳，但現實是殘酷的：
- 幾乎每一次有意義的AI互動都需要穩定的網路連接
- 設備一旦離線，「智慧」功能立刻失效
- 用戶要麼面臨網路故障的挫折，要麼承擔隱私洩露的風險
Transformer的「原罪」
要理解RockAI的突破，我們必須先了解為什麼Transformer架構在邊緣部署上存在根本問題：
Transformer的工作原理：
- 注意力機制讓模型能夠同時考慮輸入各部分的關係
- 就像總指揮能夠同時看到整個樂團，了解每位音樂家與其他人的關係
- 這種「全域握手」創造了非凡的理解能力
但代價是什麼？
- 計算負擔隨輸入長度的平方增長
- 每個額外的詞不僅增加處理負載，還會使其急劇增加
- 需要大量並行計算，而邊緣設備更適合序列處理
正如RockAI首席技術長楊華所說：「Transformer模型本質上是為擁有無限計算資源的雲端環境而設計的。當你試圖將這種架構強加到邊緣設備上時，就像要求一級方程式賽車在狹窄的山路上行駛一樣。」
RockAI的革命性突破：Yan架構
全新的設計哲學
RockAI在2022年初就做出了激進的選擇：不是優化Transformer，而是從零開始重建引擎。
「我們不是想把F1賽車改裝成能在山路上行駛的，我們正在設計一款全新的越野車。」
核心技術創新
1. 分區激活技術
- 完全放棄注意力機制
- 採用「特徵抑制激活」系統
- 只激活與特定任務相關的3%參數
- 就像人腦處理簡單請求時不會完全激活所有神經元
2. 驚人的效能提升
與同等Transformer模型相比：
- ✅ 訓練速度提高7倍
- ✅ 推理吞吐量提高5倍
- ✅ 記憶體容量提高3倍
- ✅ 功耗顯著降低
最大突破：真正的「自主學習」
什麼是自主學習？
傳統AI模型（包括GPT等）：
- ❌ 本質上是「只讀系統」
- ❌ 部署後參數完全固定
- ❌ 無法從新經驗中真正學習
- ❌ 就像「一本可以閱讀但無法更新的圖書館書籍」
RockAI的Yan 2.0：
- 能夠邊使用邊學習
- 直接修改神經網路參數
- 新知識寫入模型本身
- 實現真正的個人化成長
技術實現原理
記憶更新階段：
- 模型決定哪些舊知識可以遺忘
- 從當前任務中提取有價值資訊
- 直接寫入記憶模組（修改參數）
記憶檢索階段：
- 從多個記憶槽中選取相關記憶
- 與長期共享記憶融合
- 產生個人化的輸出
為什麼傳統模型做不到？
實際應用：令人震撼的演示
學習型機器狗
- 人類示範：轉圈 + 坐起來乞討
- 2分鐘內完美掌握
- 完全離線，無需預設程式
- 真正更新了神經路徑
遊戲大師機械手
- 同時玩俄羅斯方塊和挖礦遊戲
- 需要視覺處理、策略規劃、即時決策
- 僅30億參數在普通硬體上運行
- 對Transformer來說需要數量級更多的計算資源
重新定義AI的擴展法則
傳統思維：「壓縮智慧」
- 像巨大海綿吸收網路數據
- 充當壓縮知識的靜態儲存庫
- 越大越好的軍備競賽
RockAI願景：「成長智慧」
- 壓縮智慧 + 自主學習
- 不是製造更大的海綿，而是創造能成長的小型大腦
- 透過與現實世界互動不斷進化
正如RockAI執行長劉凡平所說：「真正的智慧不應該只是壓縮，而應該是不斷成長和學習的過程。人類大腦並非一開始就具備所有預設知識，而是透過與環境的互動而發展。」
市場需求：被忽視的龐大商機
三大驅動力
- 隱私法規要求
- GDPR等法規要求數據本地化
- 玩具、教育設備製造商的合規需求
- 用戶資料永遠不上傳雲端
- 網路不可靠性
- 主要城市以外網路服務不穩定
- 全球市場覆蓋的現實需求
- 非洲、東南亞等網路受限地區
- 經濟考量
- 規模化後本地處理更經濟
- 硬體成本一次性，雲端成本持續累積
- API調用成本隨使用量無限增長
架構多樣性的戰略價值
業界的反思
連Google也在探索替代方案：
- 推出混合遞歸(MoR)等新架構
- 記憶體需求減少一半
- 推理速度提高一倍
Meta首席AI科學家Yann LeCun更是直言：自回歸LLM是「指數級發散的擴散過程」，在長序列中會產生級聯錯誤。
RockAI的定位
「我們不是Transformer的反對者，而是針對不同場景優化的互補方法的先驅。Transformer在雲端環境表現出色，但AI最終必須在任何地方運行。」
未來願景：分散式集體智慧
不是更大的單一模型，而是協作的設備網路
- 專業化邊緣設備組成網路
- 透過神經路徑遷移共享學習能力
- 創建有組織、專門化、反饋驅動的模型群落
分散式智慧的優勢
- 韌性：無單點故障
- 隱私：敏感數據永不離開本地
- 專業化：針對特定任務優化
- 可擴展性：透過網路效應增強能力
- 可訪問性：無論網路狀況都可使用
技術挑戰與逆向投資
面臨的挑戰
- 科技巨頭的資源優勢
- 摩爾定律可能提升傳統方法效能
- 需要重建整個AI生態系統
護城河優勢
「我們的護城河不是具體的技術特徵，而是在探索未知領域積累的知識，以及從第一天起就針對邊緣智慧優化的獨特創新基因。」
不同類型的智慧
RockAI提供了對智慧本質的不同視角：
- 不是透過海量參數追求人類水準效能
- 而是探索AI系統如何像生物智慧一樣成長
- 透過經驗、記憶和漸進式發展
這種願景與人們對AI中心化、能源消耗和隱私的擔憂產生共鳴，提供了更民主化的替代方案。
結語：點亮未來的火花
在AI發展的關鍵時刻，保持架構多樣性不僅在學術上重要，在戰略上也至關重要。當前方法看似難以解決的挑戰，可能透過完全不同的架構來突破。
正如楊華所說：「如果用十年甚至三十年的眼光審視今天的發展，真正照亮AI競賽深夜的光芒，或許不是此刻燃燒最亮的火焰，而是後來被認為開啟一切的火花。」
RockAI的Yan架構可能就是這樣一個火花—在所有人都在爭相建造更大的雲端巨塔時，他們選擇了一條截然不同的道路：讓AI真正學會學習，讓智慧在每一個角落自由生長。
這不只是技術的革新，更是AI發展哲學的根本轉變。從「壓縮智慧」到「成長智慧」，從雲端巨人到邊緣精靈，RockAI正在書寫AI發展的新篇章。
