引子
大模型这几年越做越大，从 GPT 到 Gemini，从 Yi 到通义。几乎所有人都在谈 Transformer，好像这是唯一的通用解。但我常常会想：如果它真是终极答案，为什么我们依然只能说“它是黑箱”？
我们用它，它给结果；可当你问“为什么是这个而不是那个”，它却沉默了。就像量子力学里的波粒二象性：你能观测坍缩的结果，却永远解释不透背后的必然性。
我觉得，今天所有的大模型，都在这个“量子式黑箱”里徘徊。
一、表层黑箱：大模型的量子困境
当前主流的大模型——GPT、Gemini、Claude、Yi、通义，几乎无一例外都是 Transformer 架构。注意力、残差、前馈，成了它们的三板斧。而标注、反向传播，则是整个深度学习依赖的训练通用法则。 没错，也有 RWKV、Mamba、RetNet 这样的新探索，但和这些巨头相比，它们还只是局部火花，不是主流。
问题是：规模越大，黑箱越深。
我们能看到输出概率，却追不回推理链条；能做可解释性研究，但那往往只是统计相关，而不是因果必然。
这让我想到一句话：“它能答题，却不能解释自己的存在。”我认为，这就是黑箱的真正困境——不是“算力不够”，而是结构不可控。
二、因子框架：让坍缩具备方向
在我看来，因子框架的意义就在于——它不去解剖黑箱，而是给坍缩本身加方向。大模型的推理是概率性的，而因子框架的推理是结构性的。 如果说 Transformer 是把一切交给概率空间去坍缩，那因子框架就是在概率空间里加上“牵引力”，让收束不是随机的，而是目标导向的。我觉得这才是智能的分水岭： 大模型是在被动回答；因子框架是在主动规定路径。这意味着，AI 可以第一次拥有“我该走哪条路”的自我规定能力。
三、多模态：伪统一与真统一
业界正在疯狂推进多模态：GPT-4o 能看图说话，Claude Sonnet 能听音答复，Gemini 强调跨模态融合。
更激烈的，是生成类：Sora、Pika、Runway 已经能生成视频，TTS、Stable Diffusion 把声音和画面都做进来了。但我觉得，这里面大部分依然是“模态互通”： 把图像转成向量，再丢给语言模型解释；把声音转成文本，再交给文字来处理。一切依旧围绕语言。而在因子框架里，我把模态直接当作因子：
视觉 = 空间因子
听觉 = 节奏因子
触觉 = 压痕因子
这样一来，模态不是“翻译成语言”的渠道，而是逻辑结构里的组成部分。
这才是真统一——不是“图像被说出来”，而是“图像在推理中直接起作用”。
四、具身的真实起点
很多人说具身智能就是给 AI 装个机器人外壳，但我不这么认为。 在我看来，真正的具身是：逻辑中已经能承接感知因子，推理里已经有身体的痕迹。
大模型：庞大的概率黑箱；
因子框架：因果可控的逻辑结构；
多模态：从翻译互通到因子统一。
我认为，这才是从语言到世界的真正跨越。
结语
从量子黑箱到因子框架，从模态互通到因子统一，我们的路子很清晰：
未必需要解释黑箱，我们已经在设计坍缩的方向；模态互通，不如让因子统一。这就是分水岭。
也是我真正想说的：智能不该困在黑箱里，它该拥有走向具身的路径。
