2026年了，你还以为Transformer只会注意力机制？这8年它偷偷进化成了什么怪物

还记得 2017 年那篇《Attention is All You Need》横空出世的时候吗？当时大家都在惊叹“注意力机制”的神奇。但如果你现在还停留在那个认知水平，就像拿着最新款 iPhone 却只用来打电话发短信——你根本不知道自己错过了什么。

今天跑在 GPT-5、Gemini 3、千问、豆包这些顶级大模型里的 Transformer，早就不是当年那个“注意力宝宝”了。它经历了一场彻头彻尾的进化，变成了一个你几乎认不出来的“新物种”。

先别急着扎进技术细节，我们先搭个框架

这 8 年来，Transformer 的升级可以归纳成五根“进化支柱”：

架构——怎么把算力用在刀刃上，不再无脑烧钱
记忆——既要记得多，还要记得久
感官——能看能听能画，不再是个“瞎子”
逻辑——会推理会思考，不只是鹦鹉学舌
执行——真正能帮你干活的 Agent 智能体

今天我们重点聊前两根支柱：架构和记忆。因为这两个问题不解决，后面那些酷炫功能都是空中楼阁。

支柱一：架构革命——让 AI 学会“偷懒”

问题出在哪？

最初的 Transformer 有个致命缺陷：每生成一个字，整个模型的所有参数都要被调用一遍。就像你公司开会，不管讨论什么话题，所有部门的人都必须到场——哪怕财务部在讨论技术方案时根本插不上嘴。

模型小的时候还能撑住，但当模型参数飙升到千亿、万亿级别，这种“全员参与”的机制直接让算力成本原地爆炸。

MOE：让 AI 学会“按需出动”

2017 年，谷歌提出了一个听起来很唬人的架构：Sparsely Gated Mixture of Experts（稀疏门控专家混合架构），简称 MOE。

别被名字吓到，原理其实很朴素：

把一个巨大的模型拆成很多个“专家”（每个专家就是一个小型神经网络），然后在门口安排一个“前台接待”（门控网络）。每次有新任务进来，前台先看看这活儿该找谁，然后只叫相应的一两个专家出来干活，其他专家该摸鱼摸鱼。

这样一来，虽然模型总参数量还是很大，但每次实际参与计算的只有 10%-30%。就像你手机里装了 100 个 App，但每次只打开一两个，其他的不占用运行内存。

这些“专家”是怎么来的？

关键来了：这些专家不是人工设计的，而是训练过程中自然分化出来的。

一开始所有专家都是“白纸”，参数随机初始化，谁也不知道自己该干啥。但在训练中，只有被门控网络选中的专家才会收到反馈信号（梯度），也就是说——谁被选中，谁学习；没被选中，就没反馈。

这就形成了一个正向循环：某个专家偶然处理了几次“标点符号”类的 token，发现自己干得还不错，门控网络就会更频繁地把标点符号类任务分给它，它就越来越擅长处理标点符号。久而久之，自然分化出了“标点符号专家”“名词专家”“动词专家”“数字专家”等等。

就像职场新人刚入职时都是小白，但经过老板的任务分配和正反馈，有人慢慢成了“写稿专家”，有人成了“数据分析专家”，有人成了“对外沟通专家”——没人提前规划，但最后自然形成了专业分工。

MOE 到底省了多少钱？

谷歌在 Switch Transformer 论文里给出的数据：在每个 token 的计算量几乎不变的情况下，成功把模型提升到万亿级参数，预训练时间快了 7 倍，还能用 4 倍速度处理 101 种语言。

所以现在顶级大模型——Gemini 3、GPT 系列、DeepSeek V3、千问——基本都在用 MOE 架构。这不是赶时髦，是真金白银的效率提升。

当然 MOE 也有代价：虽然省了计算量，但增加了通信压力（专家可能分布在不同 GPU 上），而且是个实打实的“显存吞噬者”——毕竟你得把所有专家都装进内存里待命。

支柱二：记忆升级——从“金鱼脑”到“持续学习者”

MOE 解决了算力问题，但模型还有个更根本的缺陷：记性太差。

经典 Transformer 只有两种记忆

第一种：持久记忆
就是预训练阶段学到的所有知识，被刻在参数里。比如模型在预训练时学过“锄禾日当午”，之后基本不可能忘，因为这已经写进“基因”了。

第二种：短期工作记忆
就是当前对话窗口里的内容。但这种记忆有两个致命缺陷：

1. 不能太长——还记得 ChatGPT 刚出来时只能记 4000 多个字吗？后来 GPT-4 涨到 8000，再后来 Gemini 1.5 Pro 直接飙到 100 万 token。每一次数字跃迁背后，都是研究员在架构和算法上的死磕。

2. 窗口一关全忘——你今天教它一个新梗“从从容容，游刃有余”，这次对话能用上，但下次打开新窗口？对不起，完全不记得了。

怎么让模型“记得更多”？

第一招：KV Cache 优化

原始 Transformer 在推理时会把过去的 key 和 value 缓存起来（KV Cache），这样下一步算注意力时就不用从头再算。听起来很聪明，但问题是这个缓存会随着对话变长不断膨胀，最后显存先爆了，算力还没用上。

于是工程师们对 KV Cache 动了一系列手术：压缩、分页管理、复用和淘汰策略……就像旅行装箱时来了个收纳大师，东西不能扔（信息量不变），箱子也就这么大（显存不变），但硬是把空气挤掉、空间用满，原本装不下的硬塞进去了。

第二招：线性注意力 + 状态空间模型

研究者们问了个灵魂问题：真的需要每个字都和所有字求一遍点积吗？

答案是：不这么做也能行。

于是出现了两条技术路线：

• 线性注意力（Linear Attention）：通过数学技巧改变计算顺序，把复杂度从 N²降到 N

• 状态空间模型（SSM，比如 Mamba）：用一个不断演化的“内部状态”替代显式注意力机制来承载历史信息

现在主流模型更多是两条路线混合使用，核心优势都是：把上下文成本从平方级降到线性。结果就是可以支持更长的对话，内存增长稳定，不再指数级爆炸。

怎么让模型“记得更久”？

就算你记得再多，对话一结束还是会全忘。因为传统模型只能在预训练阶段学习，训练一结束参数冻结，之后你跟它进行的无数次对话都不会进入长期记忆。

这就像一个学生一毕业就宣布“从今天开始不学习了”，然后工作中每天踩坑，但第二天继续原地踏步。显然不行。

泰坦架构：给模型一个“工作笔记本”

Google 的 Titans 架构在经典的两种记忆基础上，加了第三种：可学习的长期记忆模块。

这是一个独立的小型神经网络，专门负责在测试和推理阶段把“值得记”的新信息沉淀成长期能力。注意，不是什么都记，而是只记**“惊喜度高”**的信息——也就是那些让模型预测失误、感到意外的内容。

如果新信息完全在预期内，那就没啥用，不记了。如果这个信息让模型很意外（数学上叫预测误差大），那就说明有学习价值，值得记下来。于是泰坦会对这些信息执行一次快速反向传播，只更新长期记忆模块的参数，不碰原本预训练的参数。

就像那个职场新人突然意识到：老板反复提的那些坑，如果每次都不总结、每次都忘，职业生涯迟早完蛋。于是他开始记笔记——但记的不是老板原话，而是“以后遇到这种情况我该怎么做”。

RAG：给模型配一块“外置硬盘”

还有一个更直接的方案：检索增强生成（RAG）。

如果把模型本身看成“原生大脑”，那 RAG 就是挂在旁边的一块无限容量硬盘。流程是这样的：

1. 建立索引：把书、文档、代码库、用户以往对话切成小块，转成向量，存进向量数据库

2. 检索：用户提问时，先去数据库里检索相关内容

3. 增强：把检索结果塞回当前上下文窗口

4. 生成：最后再生成回答

这样模型就像“开卷考试”一样，仿佛记住了你以前说过的话，可以更好地回答问题。

写在最后

架构解决了算力，记忆解决了遗忘。但模型还只是一个被关在屏幕里的大脑——底子打好了，有了常识，但在很多关键能力上还远没发育完全。

当模型能看能听能画、会做数学题、跟你辩论、还能帮你订酒店点外卖，AI 才能真正帮我们干活。

那么人类这几年是怎样一步步把这些能力教给 AI 的？感官、逻辑、执行这三根支柱又经历了怎样的进化？

这些故事，我们下次再聊。