“中美差距究竟有多大？”这是最近人工智能圈热议的话题

而DeepSeek创始人梁文峰的一番话，更让人深思。他直言：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。

如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”

梁文峰提醒我们，这种“赶超式发展”的背后，是依靠模仿与改良，而非完全原创的科技创新。真正决定未来竞争力的，并不是时间差，而是创新能力。

国务院也刚刚发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》就专门提到：“加速科学发现进程。加快探索人工智能驱动的新型科研范式，加速“从0到1”重大科学发现进程。加快科学大模型建设应用。”

现在大模型，不论是中国的还是美国的AI大模型，均是基于Transformer架构，Transformer架构是由翻译软件发展而来，以西文字母信息处理见长，而中文信息则是翻译成英文后再进行信息理解。

Transformer是谷歌在2017年提出的一种深度学习架构，此后经OpenAI持续开发，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等领域的技术格局，成为人工智能大模型普遍采用的架构。

Transformer架构是注意力机制，本质上是统计与概率，它其中一个大缺陷就是信息无法精准，在输入层和输出层可视化方面有一定的可解释性，但其中的中间层逻辑仍像黑盒子一样缺乏机制透明度。

仿人脑思考，是创新大模型架构的一条路径，人脑作为大自然进化的产物，大脑就是一种通用人工智能体。

汉字AI仿人脑架构，是全球首个“仿人脑架构”，颠覆Transformer架构，汉字AI大模型是深度模仿人脑思维机制的大语言模型，特别是在逻辑推理、精准信息引擎、机器学习、自然语言等方面做了颠覆性创新。

汉字AI如何100%精准？

汉字AI仿脑架构颠覆传统Transformer架构的限制，这是一种基于有空间向量的字能活体的时空网络设计，使得模型中所有时空节点都具备可解释性，而非像传统模型那样仅在输入输出端具有有限的解释能力。

其关键核心在于汉字底层逻辑是“人与自然”的智能对话，是仿人脑认知自然世界的思维智能载体。

汉字AI基于“汉字智能知识（信息）图谱”，根据“字”既自带字内知识信息，也自带字内思维认知流向。可从主题词、核心词模糊信息检索模式，下沉到“文、字”及“汉字图形”底层信息精准检索判断。

“字”本身是“词”，是由“字”内所二个及以上独体“文”汉字图形相互表达组词而定“字”义表达方向及读音。每一个合体“字”，至少两个以上的字义及读音。与其他字在前后相对位置方向上的组合成词、短语、句子，可更精准知道其在上下文中表达定义方向。

基于汉字知识图谱，通过“自然具象场景←汉字图形←文←→字→词→成语短语→句子→诗、文章”，在“自然具象场景←汉字图形←文←→字→词→成语短语→句子→诗、文章”中每一层节点均形成知识图谱信息包，既是独立的又是相互关联的，路径是可解释的。

实现在“汉字图形←文→字”最根层的信息精准搜索判断，使表达更加精准，信息数据检索更精准，数据处理能力更精准有效。基于精准搜索，作出精准信息判断，可对输入层信息认知作前置预判断认知，剔除无效、无用、虚假信息，有效避免“幻象”产生。

基于Transformer架构大模型算法无法精准

基于Transformer架构为算法基础的大模型在训练和推理过程中操作的最基本单位是词元（token），被视为语言的最小信息单位，是底层最小可操作信息单元。Transformer理解的是“一串 token（词元）向量”之间的关系，token是单个字符或是多个字符序列，字符或字符序列合并为一个子词单元，其构成基础底层字符信息是无意义的符号，是线性的、单向的字母符号组合，算法基于此产生。

输入端每问一个问题，须重新计算一次，并不能形成如人脑一般形成记忆存储。对于输入端同一个问题，不同的人问都需要重新计算一次，而且每一次输出端的结果是不同的。一万人来问同一个问题，需重复计算一万次，结果是一万个，每次结果是不相同的，是不确定的，不可能精准。

基于Transformer架构为算法基础的大模型，并没有知识图谱作为记忆存储底层基础支撑，没有已知的知识作为信息基础。

算法概率上的随机性，输入端每一次计算的输出端结果是不确定的，是不精准的。 Transformer架构在输入层和输出层可视化方面有一定的可解释性，中间层如何逻辑推理过程如黑盒子一样缺乏机制透明度，存在“黑箱困境”，其间是基于概率大小的算法推演，具有概率上的随机性，是不确定的。

只有汉字AI架构才能实现100%精准，路径清晰可解释

汉字AI本身就是超级知识库，是基于汉字知识（信息）图谱路径，是一张时空认知空间网络神经地图。汉字知识图谱，每一个汉字、所有组词、所有短语成语、所有句子构成、所有句子诗文出处，均形成一个个独立的又相互关联的“知识图谱”节点。

对输入端，输入一个问题信息，如同知识时空网络地图中寻找答案，只要一次计算，形成知识地图记忆路径。当不同的人再次面对同一个问题，并不需要重复计算，即使上万人同时问同一个问题，结果都是统一的，实现100%精准判断。知识地图，寻找路径，每一个过程路径是明确的、可解释推导的。

对于新词，自我组合生成新的知识图谱节点，形成记忆存储，加入已有的网络知识库中。机器只要学习一次形成记忆，具有自我学习，自我进化的能力。

比如，输入端“青花瓷”，

瓷，从陶到瓷，

“青花瓷”知识图谱，青，花，青花，青花瓷，

青，花，瓷——

从“青”，到“青花”“青瓷”路径，→→“青花瓷”知识图谱

从“花”，到“青花”“花青”“花瓷”路径，→→“青花瓷”知识图谱

从“瓷”，到“青花”“青瓷”“花瓷”路径，→→“青花瓷”知识图谱

从“青”字知识图谱节点，“花”字知识图谱节点，“瓷”字知识图谱节点任意一个入口路径，“青”“花”“瓷”三个节点信息的任意组合，均可直接进入“青花瓷”知识图谱。

青花瓷，产生年代，文物典藏，制作工艺，人文历史，诗文，新闻，论文。按照时间先后顺序呈现，并形成路径记忆。

综上，只有汉字AI人工智能架构，才能100%可精准解释，信息路径可解释，可精准检索与推理判断

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