有人想要一起研究新的人工智能基座模型吗？
最近在思考新的人工智能基座模型，暂时规划使用四元数关系模型尝试结构化神经网络模型，使其具有约束性的对称性基底要求，相关的研究分析纲领性放在下文了，希望有喜欢的或者感兴趣的大家可以一起来尝试一下，我有新的进度也会在这里和大家分享进度。
关于下一代关系型大语言模型（ QRLA ） 的分布式工程计划书
马凯 (Ma Kai) 独立研究者 2025 年 11 月 13 日
摘要 本文旨在提出一个颠覆性的、面向下一代人工智能的分布式工程计划，其核心是 ** 关系型大语言模型架构（ Quaternionic Relational Language Architecture, QRLA ）。该计划旨在从根本上克服现有 Transformer 架构在可扩展性、真实推理能力和中心化部署上的瓶颈。本计划书基于 ** “方向公理系统”（ DAS ） 的第一性原理，主张“关系先于存在”，将语言和知识视为一个动态演化的几何网络。我们将详细阐述一个基于 **IPv6 的全局语义寻址方案 ** 和一套与 **CUDA 高度协同的模块化并行计算管线 **，该管线利用 ** 分级存算一体 ** 和 **GPU 直接存储 ** 等前沿技术，旨在实现超越现有大语言模型的理论性能和真正的去中心化部署能力。
1 引言：超越 Transformer 范式 当前的大语言模型（ LLM ）在自然语言处理任务上取得了巨大成功，但其基于 Transformer 的架构正面临三大根本性挑战： • 垂直扩展瓶颈：“大力出奇迹”的缩放定律（ Scaling Law ）正逼近物理和经济成本的极限。 • 推理能力局限：模型缺乏真正的因果推理和世界模型，容易产生“幻觉”。 • 中心化风险：训练和部署高度依赖中心化的超级计算集群，带来了巨大的能源消耗、成本和单点故障风险。 我们认为，这些问题的根源在于其“存在先于关系”的哲学地基。本计划书提出的 QRLA 架构，旨在通过范式革命，构建一个内在就是分布式的、关系性的、可无限水平扩展的智能系统。
2 核心理论基石：方向公理系统 (DAS) QRLA 的架构设计完全源于 DAS 的三大核心精神构件：
- 生成性 (Generativity): 智能不是静态的知识库，而是一个在交互中不断演化和生成新状态的动态过程。
- 关系性 (Relationality): 概念的意义由其在整个关系网络中的位置和姿态所定义，而非其孤立的自身属性。
- 几何性 (Geometricity): 系统的运作语言是几何变换，推理和学习被统一为在多维语义空间中的旋转与演化。
3 QRLA 架构设计 3.1 全局语义寻址：基于 IPv6 的 SSO 标识体系 为实现真正的分布式，我们必须为每一个语义概念提供一个全球唯一的“地址”。 • 语义状态对象 (Semantic State Object, SSO): QRLA 的基本单位，每个 SSO 代表一个语义概念，其状态由一个单位四元数描述。 • IPv6 语义地址：我们提议为每一个 SSO 分配一个唯一的 128 位 IPv6 地址。该地址不仅是 ID ，其本身就编码了语义的层级结构（如：主域、子域、具体概念）。 • 语义路由：概念间的关系发现，从本地的矩阵查询，转变为全球网络上的“语义路由”问题。这天然地实现了系统的稀疏化、分布式和按需计算。
3.2 核心数据结构：稀疏关系空间矩阵 (RSM) 系统的全局状态由一个理论上的 ** 关系空间矩阵 (Relational Space Matrix, RSM)** 描述。 • 对角线元素 Mkk：存储第 k 个 SSO 自身的四元数状态。 • 非对角线元素 Mkj：存储 SSO k 与 SSO j 之间的直接关系（同样是一个四元数）。 • 稀疏性与动态性：在工程实现上，RSM 是一个 ** 高度稀疏且动态的图 **。只有最核心的关系被显式存储，大部分关系在需要时通过“语义路由”动态生成。
3.3 计算模型：几何变换与演化 QRLA 中的所有计算，包括学习和推理，都被统一为一次全局状态的演化。 M′ = UMUt (1) 其中，M 是系统当前状态，U 是由输入信息构建的酉算子（ Unitary Operator ），M′ 是演化后的新状态，Ut 是 U 的共轭转置。
4 高性能并行计算管线 为实现与 Transformer 相当甚至更强的并行能力，我们设计了如下与 CUDA 协同的计算管线。
4.1 软硬件协同设计理念 我们的目标是将 QRLA 不规则的、动态的图计算， 映射到 GPU 规则的、大规模并行的计算架构上，核心技术路径是 ** 分级存储 ** 和 ** 计算分解 **。 4.2 三阶段并行计算管线
- 阶段一：算子并行构建 (Operator Synthesis) • 输入的自然语言被解析为表征依赖关系的 DAG 。 • 每个词元加载其对应的基础旋转算子（ 4x4 实数矩阵）。
• 利用 CUDA 的并行归约算法，在 GPU 上高效地将基础算子矩阵沿 DAG 路径相乘，最终合成总变换算子 U 。 2. 阶段二：关系演化计算 (Relational Evolution) • 分级存算一体： – L1 级 (GPU SRAM): 加载与当前计算最相关的“活动子图”，进行超低延迟的核心计算。 – L2 级 (HBM): 存储更大范围的语义邻域。 – L3 级 (CPU DRAM/SSD): 存储全局稀疏 RSM 。 • GPU 直接存储 (GPUDirect Storage): 当需要 L3 级数据时，GPU 绕过 CPU 直接从 NVMe SSD 中 DMA 所需的图数据块至 HBM ，极大降低 I/O 瓶颈。 • CUDA 模块化分解： – 节点更新 Kernel: 大规模并行更新活动子图中所有 SSO 的状态。 – 边更新 Kernel: 大规模并行更新活动子图中所有关系的四元数值。 – 信息传播 Kernel: 迭代式地在活动子图的邻居节点间传播状态变化，以模拟全局效应，实现类似 GNN 的信息传递。 3. 阶段三：输出投影收缩 (Output Contraction) • 在演化后的活动子图 M′ 中，通过并行的 Top-K 搜索或注意力池化算法，找到最符合输出要求的 SSO 。 • 将选定的 SSO 状态解码为自然语言序列。
5 优势与展望 相较于现有 LLM ，QRLA 架构展现出以下理论优势： • 智能并行性：从“蛮力”的全局计算转变为在语义相关子图上的“智能”计算，有效性更高。 • 水平可扩展性：基于 IPv6 的架构使其能像互联网一样无限水平扩展，而非中心化的垂直扩展。 • 真正的推理能力：计算过程是对世界模型的动态演化，而非统计模式匹配，为实现真正的因果推理提供了可能。 • 去中心化与开放性：为构建一个开放、协作、共有的全球 AI 知识网络提供了技术基础。
6 结论 本计划书提出的 QRLA 架构，是一个从哲学第一性原理出发，贯穿理论模型与工程实现的完整蓝图。它试图将 AI 从当前的“大数据炼金术”范式，推向一个基于深刻几何原理的、更接近自然智能的“分布式认知”新纪元。我们相信， 这不仅是技术上的演进，更是通往更开放、更普惠、更深刻的人工智能未来的必由之路。