English(EN) Transformers are hitting walls in compute, data, and energy. State space models (Mamba), diffusion language models, and JEPA world models may come next. # AI #

AI 的下一个前沿：超越 Transformer 到 Mamba 和 JEPA 模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 09:42

当前由 Transformer 架构主导的大型语言模型时代，在计算资源、数据可用性和能源消耗方面正面临显著限制。AI 的未来进展可能会转向状态空间模型（如 Mamba）、扩散语言模型和 JEPA 世界模型等替代架构，这些模型可能提供更高效和可扩展的解决方案。 AI

影响探讨了 AI 架构的潜在转变，并提出 Mamba 等新模型可能克服当前 Transformer 的局限性。

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报道来源 [1]

Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] · 2026-09-07 09:42

Transformer 在计算、数据和能源方面遇到瓶颈。状态空间模型（Mamba）、扩散语言模型和 JEPA 世界模型或将取而代之。# AI #

Transformers are hitting walls in compute, data, and energy. State space models (Mamba), diffusion language models, and JEPA world models may come next. # AI # LLM # Architecture # DeepLearning https://www. glukhov.org/ai-models/architec tures/what-comes-after-llms/

链接 glukhov.org/…/what-comes-after-llms

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报道来源 [1]

Transformer 在计算、数据和能源方面遇到瓶颈。状态空间模型（Mamba）、扩散语言模型和 JEPA 世界模型或将取而代之。# AI #

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