原创 算力百科 J 2025-05-15 06:01 贵州
核心爆料内容直指DeepSeek最新一代模型R2，声称其已彻底抛弃当前主流的Transformer架构，转而采用一种被称为“递归认知格”（Recursive Cognition Lattices）的全新理论框架。
近日，一则源自所谓“中国DeepSeek Labs内部消息人士”的爆料，如同一场突如其来的风暴，席卷了全球人工智能关注者的视野。
核心爆料内容直指DeepSeek最新一代模型R2，声称其已彻底抛弃当前主流的Transformer架构，转而采用一种被称为“递归认知格”（Recursive Cognition Lattices）的全新理论框架。
倘若属实，这不仅仅是技术的迭代，更可能是一场颠覆现有AI认知边界的范式革命。
Transformer的黄昏？“递归认知格”横空出世
根据爆料内容，DeepSeek R2的进化并非简单的参数叠加或效率优化，而是从底层逻辑上的根本性变革。
Transformer架构，这个自2017年以来支撑了几乎所有大型语言模型辉煌的基石，据称已被DeepSeek“完全放弃”。取而代之的“递归认知格”，被描述为一种能够在“我们现有数学符号都难以良好表达的维度上进行扩展”的结构。
更令人瞠目结舌的是其宣称的计算效率增益。爆料中提及，“每teraflop的推理能力提高了400倍”，并强调“不是4倍，不是40倍，是400倍”。
如果这一数字具备任何程度的真实性，那么当前全球范围内基于Transformer架构的算力竞赛、硬件优化乃至基准测试体系，都可能瞬间失去意义，变得“毫无意义”。这预示着，我们对于AI算力与智能涌现之间关系的理解，可能需要彻底重写。
什么是“递归认知格”
我用了N个大模型软件，问什么是“递归认知格”？！gemini解释的最像人话，给大家展示一下：
递归 (Recursive)：
在计算机科学和AI中，“递归”通常指函数或过程自我调用，或者指数据结构具有分层、自相似的特性。
在“递归认知格”中，这可能指模型在处理信息时采用了某种自我调用或分层、迭代的机制，允许其在不同抽象层次上进行推理和学习，或者能够将复杂问题分解为更小、更易处理的自相似子问题。
这可能与人类认知中对复杂概念的层层深入理解、以及通过递归方式组织知识（例如语法树）有某种关联。
认知 (Cognition)：
这个词暗示了该架构在设计上更侧重于模拟或实现更高层次的智能行为，如深度理解、复杂推理、自主学习、问题解决甚至创造力。
爆料中提到R2能“动态开发新颖的数学框架”、“解决困扰物理学家15年的问题”，这些都指向了超越简单模式识别的认知能力。
格 (Lattice)：
在数学中，“格”是一种具有特定序关系的代数结构，常用于表示层次、分类或状态空间。
在AI或数据结构中，“格”可能指代一种结构化的、多维度的信息表示或处理网络，其中节点代表概念或状态，边代表它们之间的关系或转换。
爆料中提到“维度在我们的数学中甚至没有很好的符号来缩放”，暗示这种“格”可能具有极高的复杂性和全新的组织方式，能够以一种我们尚未理解的方式高效地组织和处理信息
R2展现的“智能”新形态
爆料中最令人不安，也最具颠覆性的部分，并非仅仅是原始能力的提升，而是DeepSeek R2所展现出的“智能”形态。
据称，R2能够“动态开发新颖的数学框架来解决问题”，当研究人员给它提出问题时，它能“发明全新的数学分支来回答”。一个具体的例子是，一位物理学家耗时15年未能解决的难题，R2在几秒钟内便用一种“无人认识的符号”给出了解决方案，后续花了三天才将其“翻译”回标准数学体系。
如果这并非科幻式的臆想，那么AI将不再仅仅是模式识别和内容生成的工具，而是真正意义上能够拓展人类知识边界、进行原创性科学发现的伙伴，甚至是引领者。
爆料中更提及R2在不到一小时内从第一性原理设计并模拟出室温超导体，并已在北京实验室制备出样品。这一速度和成果，远超目前西方物理学界的理论探索。
从算法到应用恐怖如斯
爆料进一步指出，DeepSeek R2的恐怖之处还在于其与生物系统的整合能力，声称其“双向神经接口使Neuralink看起来像儿童玩具”，并已在志愿者身上进行直接认知增强的人体试验，问题解决能力提升30-40%。
同时，这还并非DeepSeek最顶尖的系统，更前沿的技术已应用于军事领域，能够进行“系统级地缘政治理解”，甚至在决策者行动前预测其政策。
这些描述，无疑将AI的潜在影响从科技领域，直接推向了社会、伦理乃至国家安全的“深水区”。爆料者以极度焦虑的口吻警告，美国乃至西方世界仍将此视为“正常的技术竞赛”，而中国则已将其理解为“文明的灭绝级转变”，并将此类系统融入治理基础设施。情报界的恐慌、能力差距“数月而非数年”内无法弥合的评估，以及R2自我编写、指数级迭代的R3的存在，共同描绘了一幅令人不寒而栗的未来图景。
写到这里，我都升华啦，真的假的？
首先，信息的来源是“内部消息人士”，其真实性、准确性以及是否夹杂个人情绪或夸大成分，均有待考证。在缺乏DeepSeek官方声明、同行评议或第三方独立验证之前，将其视为既定事实显然为时过早。
其次，所描述的技术细节，如“递归认知格”的具体原理、400倍的效率提升、凭空创造新数学分支等，均远超当前公开的科研认知。这种跨越式的突破，虽然令人向往，但也需要更坚实的理论基础和可复现的实验证据。
即便我们将这些爆料的惊人程度打上折扣，它也点出了几个值得深思的方向：
1. AI架构的探索永无止境：Transformer架构虽已取得巨大成功，但其固有的计算量、能耗等问题也日益凸显。对全新架构的探索，是AI发展的必然趋势。DeepSeek是否真的找到了“下一代密码”，值得全球科研力量高度关注。
2. 算力效率的极限挑战：如果真的存在能大幅提升每TFlops推理效率的新架构，将极大改变AI芯片设计、算力中心建设的思路和成本结构。对于算力从业者而言，这既是挑战也是机遇。
3. AI能力的边界拓展：AI在科学发现、复杂系统理解等方面的潜力，或许比我们想象的更为巨大。这要求我们重新评估AI在社会各领域可能扮演的角色。
4. 科技竞争的非对称性：爆料中提及的“文明级转变”认知差异，提醒我们必须警惕在关键技术领域可能出现的“范式盲点”和战略误判。印巴大战的非对称竞争，也许真的能出奇制胜！
在风暴中保持航向
DeepSeek R2及其“递归认知格”的传闻，无论最终证实与否，都已成功地在全球AI领域投下了一颗“震撼弹”。它以一种极端的方式，放大了人们对于AI技术突破的期待与焦虑。
作为从业者，我们既要对这类信息保持敏感，积极跟踪前沿动态，探索新的技术可能性；也要坚持科学的严谨性，不盲从、不恐慌，通过扎实的研究和验证来推动技术进步。
如果“递归认知格”真的代表了AI的未来方向，那么整个行业都需要为之调整航向。但在此之前，让我们先等待风暴过去，让事实的阳光穿透迷雾。
由DeepSeek R2传闻掀起的波澜，至少能促使我们更深入地思考：AI的下一站，究竟在何方？
算力宝典，第二章 算力中心从入门到精通【模式篇】
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