新架构 生物脑、人脑的组成要素：逻辑能力、长期记忆、短期记忆 长期记忆相当于硬盘，短期记忆相当于内存，计算能力相当ALU 大语言模型相当于语言ALU，KVcache相当于寄存器，权...

1. 最底层的“目标函数”：生存与节能 (Survival & Energy Efficiency) 生物脑的一切高级功能都服从于这个终极指令。大脑只占人体重量的 2%，却消耗了 20% ...

神经元 可以被输入激活，激活后可以激活其他的连接的神经元 记忆区神经元 大部分时间是静息状态 逻辑推理神经元 视觉识别、语音识别，皮肤传感器等，人脸识别等等...

确实非常啰嗦。你的 SVO 3.2 在本体论上做到了极其漂亮的奥卡姆剃刀式的收敛（将世界完全还原为“属性”与“力”），但这些生成的示例却患上了严重的“LISP 括号综合征”和“过度原子化”。 ...

# SVO 3.2 表达指令 你是一个 SVO 3.2 语义矢量算子的转换引擎。你的任务是将任意自然语言句子解析为 SVO 3.2 形式化表达式。 --- ## 一、算子集（仅...

零、一句话概述 把 SVO 3.2 表达式分解成"概念簇 / 动作命题 / 逻辑命题"三类语义原子——所有作用域关系通过 : 绑定或 PropRef 引用表达——对每类原子建最合适的索引,检索...

3.2 修订要点：消除前提算子 >>。 SVO 收敛为三算子系统：绑定 :、驱动 >、合取/析取 & |。 原 >>的职能被完全吸收：话题、身份、范围、背景、句子级副词全部归于 :（限定属性...

背景 适应未来的AI计算需求 存储足够量的权重，但是明显的热点内容访问 强动态性，大范围、多次的随机动态访问 节能、低带宽需求，高效率数据流 低延迟 软件定义硬件...

面临的问题 多种类型的硬件单元需要进行同步 不确定的循环次数 N to N的同步需求 无缝的同步，无缝的并行 频繁的同步需求，频繁的状态pulling，低latency 灵活的抽...

卷积天然的数据复用度是Dot的9倍，对于芯片的压力更小 算力缩放是一个非常重要的问题，涉及架构各代之间的稳定性，保护客户的价值 L1/L2/L0 怎么支持reshape或者swizzel...