前言

今天我们来分享一个腾讯最近提出的新技术，叫做 连续自回归语言模型（CALM）。你可以把它理解成一种给大语言模型（LLM）装上「涡轮增压」的方法，让它在生成内容时变得更快、更高效。

一、起点：为什么现在的 LLM 天生就很慢？

我们知道，像 GPT 这样的模型在写文章、回答问题时，都是一个词一个词往外蹦的。这里说的「词」在技术上叫词元（token）。

这种方式有个天生的瓶颈：每个词元包含的信息太少了！

打个比方，你想让模型写一句话：「今天天气真好」。它需要这么一步步生成：

1. 预测「今」
2. 看到「今」，预测「天」
3. 看到「今天」，预测「天」
4. 看到「今天天」，预测「气」

……以此类推。

这就像让你用单个字母来写一篇英文文章，每写一个字母都要停下来思考下一个，效率自然高不起来。模型明明有几千亿个参数，聪明得不得了，却在干一件「挤牙膏」式的、信息密度极低的活儿。这就是问题的核心。

二、CALM 的核心思想：从「蹦词」到「蹦句子块」

既然一个词一个词地蹦太慢，那我们能不能让它一次「蹦」一个短语，甚至一小段话呢？

这就是 CALM 的核心思想：它要把语言建模从 「预测下一个词元」 升级为 「预测下一个文本块（chunk）」。

具体怎么做呢？

1. 压缩：我们先设计一个「压缩器」，把一个包含 K 个词元的文本块（比如 ["今天", "天气", "真", "好"]）压缩成一个单一的、浓缩了所有信息的连续向量（可以想象成一个包含很多小数的列表，比如 [0.12, -0.8, 0.55, …]）。
2. 预测：然后，我们让语言模型去学习预测这个「浓缩向量」。
3. 解压：预测出新向量后，再用「解压器」把它还原成 K 个词元。

这么一来，原来需要 K 步才能完成的工作，现在 1 步就搞定了。生成速度理论上可以提升 K 倍。

但这听起来简单，实现起来却有几个难题：

1. 表示难题：怎么设计一个完美的「压缩/解压器」？
2. 训练难题：怎么教模型去预测一个「向量」，而不是一个「词」？
3. 评估难题：怎么评价模型预测的向量好不好？
4. 采样难题：怎么控制模型的「创造力」（比如温度采样）？

CALM 这篇论文为这四大难题提供了一整套解决方案。

三、CALM 的三大组件

组件一：超级压缩/解压器 (Autoencoder)

这个压缩/解压器在学术上叫 自编码器 (Autoencoder, AE) 。它的工作就是学习文本块和浓缩向量之间的双向转换。它必须做到两点：

1. 高保真 (High Fidelity) ：压缩再解压后，文本内容不能变。「今天天气真好」 进去，就必须原封不动地出来。

它的训练目标很简单，就是让解压出来的词元和原始词元一模一样。用数学公式表达就是最小化交叉熵损失：

别怕公式，它的意思就是：给定压缩后的向量 ，让解压器能以最大概率生成原始的每个词 。

2. 鲁棒性 (Robustness) ：这是更关键的一点。因为下游的语言模型在预测向量时，不可能 100% 精准。如果压缩后的向量稍微变一点点（比如 0.12 变成了 0.121），解压出来的文本就变成了胡言乱语，那整个系统就崩了。

论文用了一些技巧来让这个潜在空间变得平滑、容错性强：

• 变分自编码器 (VAE) ：不直接生成一个固定的向量，而是生成一个「概率云」（一个均值和方差）。这让解码器学会了处理「模糊」的输入。
• KL 裁剪：防止向量的某些维度「偷懒」，确保每个维度都用来编码信息。
• Dropout：训练时随机遮掉一些输入词元或向量的一部分，强迫模型学会从不完整的信息中恢复内容，就像做「完形填空」，这大大增强了它的抗干扰能力。

经过这番改造，我们就有了一个既能无损压缩，又能容忍一定误差的强大 AE。

组件二：新的游戏规则 (无似然语言建模)

有了 AE，我们的任务变成了预测下一个浓缩向量 。但问题来了：

传统的语言模型预测下一个词，是在一个有限的词汇表（比如 10 万个词）里做选择题。我们可以计算出每个词的概率，然后用最大似然估计来训练。

但现在，我们要预测一个连续向量，它的可能性是无穷无尽的（每个维度的小数都可以无限变化）。这就像从「选择题」变成了「开放式问答题」，没法再计算概率了。

怎么办？这就需要引入「无似然 (likelihood-free)」训练。论文采用了一种基于能量损失 (Energy Loss) 的方法。你不需要理解复杂的数学理论，只需要记住它的核心思想：

这个损失函数像一个裁判，它通过两个标准来打分：

1. 保真度：模型生成的多个候选向量，应该尽可能地靠近「正确答案」向量。
2. 多样性：模型生成的多个候选向量之间，应该互相拉远一点，不要全都挤在一个地方（防止模式坍塌）。

用公式表达是这样的：

保真度项：让预测值靠近真实值多样性项：让不同预测值互相拉开

这个公式完全基于样本间的距离来计算，绕开了计算概率的难题。

不过，这里其实有一个妥协的设计：在生成时，模型不是直接把上一步预测的向量 当作输入，而是先把它解压成词元，再把这些词元作为输入。这相当于让 Transformer 主干网络一直在它最熟悉的环境（离散词元）里工作，保证了性能。

组件三：新的计分板和控制器 (评估与采样)

既然不能用传统的 Perplexity（困惑度）来评估模型，论文提出了一个新指标 BrierLM。它同样不需要计算概率，而是通过巧妙的采样来评估模型的「预测质量」和「自信程度」。实验证明，这个新指标和传统指标高度相关，非常可靠。

另外，我们通常用「温度」来控制模型的创造性（温度高，天马行空；温度低，严谨保守）。传统方法是调整 logits 的大小，但这在无似然框架下也失效了。

• 核心思想：一个事件的概率是 ，那么连续重复 次都发生这件事的概率就是 。这不就相当于给概率加了个指数吗？这正是温度采样想做的事。
• 实用算法：论文设计了一个批量近似算法。它一次性生成一大批（比如 1000 个）候选向量，然后通过统计和组合搜索，来模拟出不同温度下的采样效果。

四、实验结果如何？

• 又快又好：实验表明，CALM 模型在计算成本显著降低（训练减少 13%，推理减少 37%）的情况下，性能和强大的基线模型相当。
• K 是新杠杆：增加文本块大小 K（比如从 2 增加到 4），模型的「性价比」曲线持续变好，证明了「增加语义带宽」这条路是走得通的。

总结

CALM 的贡献：

• 开辟新赛道：把语言建模从「预测词元」变成了「预测向量」，为提升 LLM 效率打开了一扇全新的大门。
• 提供了全套工具：系统性地解决了新范式下的训练、评估和采样问题，非常完整。
• 验证了可行性：用实验证明了这条路不仅走得通，而且效果很好。

当然，它也有一些挑战：

• 训练过程更复杂，分成了两步（先训练 AE，再训练语言模型）。
• 性能的上限受限于 AE 的压缩质量。
• 很多现有的 LLM 技术需要改造才能应用在这个框架上。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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