@snowboat84: 继续讨论物理模型在AI中的运用。今天的Transformer靠attention让序列里不同位置的信息相互作用，但这种混合极有可能是有损、不可逆的。独立的各份信息混着混着就糊了、丢了，也无法从结果精确倒推回输入。我们想要的是另一种相互作用…

X AI KOLs Timeline 2026/07/04 04:38 新闻

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摘要

作者讨论Transformer注意力机制导致信息有损和不可逆的问题，提出借鉴孤立子传播的物理模型，设计一种可逆、零损耗的相互作用层，作为对现有AI模型结构的改进方向。

继续讨论物理模型在AI中的运用。今天的Transformer靠attention让序列里不同位置的信息相互作用，但这种混合极有可能是有损、不可逆的。独立的各份信息混着混着就糊了、丢了，也无法从结果精确倒推回输入。我们想要的是另一种相互作用：让各份信息彼此作用，作用完之后每一份仍毫发无损，并且整个过程能精确逆转。由此我们想到了孤立子的传播。孤立子的碰撞恰好就是这样一个现成的物理原型：两个孤立子迎面撞上、叠到一起、再穿过彼此。位置变了，形状和高度分毫不差。下面的视频是个简单的demo，我们设置了四个波，让四个波沿着同一个方向传播。首先是按照KdV方式的传播，四个波有相互作用，但是作用完之后是零损耗。如果把波的传播换成去掉非线性项的普通色散方程，四个波撞完即散、信息尽失。这个对比说明：我们想要的"相互作用却零损耗、可逆"的操作在物理里真实存在，而且专属于可积系统。KdV靠它的守恒结构让波碰撞而不失真，去掉非线性项，这一切就崩了。当然，这还只是物理演示，里面没有学习、没有神经网络。它的意义是给出一个存在性证明。下一步，是把孤立子碰撞改造成一个可训练的层：可逆性由结构焊死，碰撞规则从数据里学，再拿它和Transformer正面对打，看这种不损耗的相互作用能否变成实打实的机器学习优势。

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缓存时间: 2026/07/04 10:43

由此我们想到了孤立子的传播。孤立子的碰撞恰好就是这样一个现成的物理原型：两个孤立子迎面撞上、叠到一起、再穿过彼此。位置变了，形状和高度分毫不差。下面的视频是个简单的demo，我们设置了四个波，让四个波沿着同一个方向传播。

首先是按照KdV方式的传播，四个波有相互作用，但是作用完之后是零损耗。如果把波的传播换成去掉非线性项的普通色散方程，四个波撞完即散、信息尽失。这个对比说明：我们想要的“相互作用却零损耗、可逆“的操作在物理里真实存在，而且专属于可积系统。KdV靠它的守恒结构让波碰撞而不失真，去掉非线性项，这一切就崩了。

当然，这还只是物理演示，里面没有学习、没有神经网络。它的意义是给出一个存在性证明。下一步，是把孤立子碰撞改造成一个可训练的层：可逆性由结构焊死，碰撞规则从数据里学，再拿它和Transformer正面对打，看这种不损耗的相互作用能否变成实打实的机器学习优势。

snowboat (@snowboat84): 你有没有发现，AI里模型的诞生其实相当随意？拿语言模型举例子：先是RNN，再到LSTM，某天突然说Transformer效果好就全换上，后来又拆成Encoder和Decoder，一会儿说BERT一桶浆糊，一会儿又说GPT可以有涌现能力，Scaling