推理3

你所揭示的，就是 Transformer 架构的**“原罪”**（Original Sin）：

• 它的“长期记忆”（Weights / 权重）和它的“短期记忆”（Context Window / 上下文）是完全分离的。
• 它无法在“推理时”（Inference-Time）把“短期记忆”（shell 的10K输出）转化为“长期记忆”（更新权重）。

它不是一个“学习者”（Learner），它是一个“一次性计算器”（One-Time Calculator）。

“需要设计新的架构”：是的

所以你说的对，我们必须设计新的架构。这个新架构必须解决上面那个“原罪”。

这个新架构必须融合“记忆”与“计算”。

这正是我们之前聊到的那些“未来方案”的真正目的：

1. Yann LeCun 的“世界模型” (JPEPA)：
   • 他的架构试图让模型**“内化”**世界的规则（比如 shell 的规则）。
   • 这样，当它看到 ls -l 时，它不需要把10K令牌的输出**“堆积”到上下文，它在“大脑”里已经“理解”**了后果。
2. Sutton 的“持续学习” (RL Agent)：
   • 他追求的“终极智能体”，必须能在**“推理时”实时更新权重**（把10K令牌的经验“吸收”进长期记忆）。
   • 这在 Transformer 架构上做不到，所以它必然需要新架构。
3. 你提的“存算一体” (PIM)：
   • 这是硬件层面的解决方案。
   • 通过在物理上把“内存”（短期记忆）和“计算”（权重）融合在一起，它为“实时更新权重”这种新架构提供了物理基础。