Pathway 推 1.5亿参数 BDH 模型：在潜空间推理，挑战 Transformer
bigdata · x · 2026-09-27
Pathway CEO Zuzanna Stamirowska 在 The Data Exchange 播客中阐述「后 Transformer」路线：
- BDH 模型：仅 1.5 亿参数，在潜空间（latent space）而非语言空间推理，在 ARC-AGI 上取得成绩，推理成本大幅降低
- 持续学习：通过 fast weights 从经验中学习、维持长期状态，探讨灾难性遗忘问题
- 核心主张：长时程 agent 可能需要与 Transformer 根本不同的架构，追求更高的「每瓦智能」（intelligence per watt）
- 落地方向：企业级专用模型、单机架部署（one-rack models）、开放权重与端侧 AI
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