工智能爆发式增长后，其局限性日益显现，这促使全球的研究机构与企业积极探索全新的技术路线，因此2026年AI模型架构或将迎来一个多元化突破的时期。  当前主流的大模型几乎全部基于Transformer架构构建。然而，这种架构在处理超长文本或数据序列时，其训练和推理所需资源会急剧增加，构成了显著的效率瓶颈。同时，行业分析指出，依赖增加数据、参数和算力的传统发展模式，其性能的边际收益正在快速递减。这些根本性挑战，促使业界将目光投向Transformer之外的可能性。  在探索新架构的道路上，出现了几个极具潜力的方向。首先是类脑脉冲模型。例如，中国科学院自动化研究所研发的“瞬悉1.0”模型，借鉴了大脑神经元的工作原理，从底层构建了非Transformer架构。这种模型在处理超长序列时，可以实现相比传统架构数量级的效率提升，并且仅需极少的数据量就能完成高效训练。其次是递归模型，麻省理工学院的研究提出了一种新范式，让模型通过编写和执行代码，递归地调用自身来处理超长上下文任务，有效突破了传统模型对上下文长度的物理限制。再者是DeepSeek提出的“流形约束超连接”(mHC)等新训练方法，从优化模型训练的内部连接入手，旨在以更低的算力和内存成本来训练更大规模的模型，这也是对下一代基础模型架构的系统性探索。  综合来看，无论是从模仿生物智能的类脑路径，还是从革新计算范式的递归方法，亦或是对现有架构的深度优化，多条技术路线在2026年正齐头并进。这些努力共同指向一个未来：Transformer将不再是构建强大人工智能的唯一基石，一个更多元、更高效、更专精的模型架构生态正在形成。  从大语言模型走向世界模型，为物理AI的发展打下基础  架构的革新是为了让AI更强大、更高效，但人工智能的终极愿景远不止于处理符号与信息。业界逐渐形成共识：要实现能与物理世界自如交互的通用智能，AI必须超越文本的统计模式，建立起对现实世界运行规律的根本性理解。这引领着发展重心迈向下一个关键阶段。  当前大语言模型的发展也遇到了瓶颈。它们本质上是基于海量文本进行统计学习的模式匹配系统，擅长生成流畅的文本，却无法真正理解物理世界的运作规律。这导致其难以准确模拟物理现象，在复杂推理中易被无关信息误导，也无法可靠地区分客观事实与主观信念。因此仅靠迭代大语言模型，或许无法实现通用人工智能(AGI)。  “世界模型”的兴起
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