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*基于原始电磁波的新人工智能范式是否可行？*<p>大家好，<p>我想提出一个新的理论人工智能范式，我称之为wAI（波动人工智能）。与传统的人工智能从人类可理解的数据（文本、图像、音频）中学习不同，wAI将直接从原始电磁波模式中学习。<p>其核心愿景是解锁人类感知之外的现实和信息维度。通过分析原始波动数据，wAI有可能解码动物和植物之间的交流，检测隐藏的生物信号以进行早期疾病诊断，甚至探索新的宇宙现象。这不仅仅是为了让人工智能变得更快；而是为了赋予智能一个全新的感知维度。<p>我知道这非常具有推测性。主要挑战是巨大的： * 我们如何定义从无结构波动数据中“学习”，而不依赖于预定义的人类模型？ * 我们如何大规模地收集和处理这些信息？ * 什么理论框架将支配这样的系统？<p>这更像是一个思想实验，而不是一个技术提案，我真心希望听到你们的看法。你们认为这是人工智能一个可行的未来方向，还是一个有趣但最终不可行的概念？你们看到哪些技术或哲学上的障碍？<p>期待你们的见解。

我在一台 H100 PCIe 80GB 节点上进行了 A/B 基准测试。连续的内存拷贝（memcpy）在基线和优化运行中均保持约 1.86 TB/s，显示没有额外开销。对于跨步（strided）和未对齐访问，基线速度约为 230 GB/s，而优化版本达到了约 1.86 TB/s，约提升了 8 倍。大负载（8–24 GB）同样保持在约 1.86 TB/s。典型的 CUDA 核心，如内存拷贝、跨步访问、KV 缓存和层归一化（LayerNorm），从约 220–330 GB/s 提升至约 1.8–1.86 TB/s，速度提高了 7–8 倍，且抖动非常低。 使用简单的 LLM 解码成本模型（BPT = 1.13 MB/token），吞吐量从约 161.9k token/s 提升至约 225.1k token/s（≈1.39 倍）。这表明，像 KV 缓存和跨步加载这样的内存绑定操作可以更接近于带宽上限，从而直接影响解码吞吐量。 我对这样的内存绑定优化在 LLM 训练与推理中的影响，以及接下来测试哪些好的公共长上下文（8k–32k）基准感兴趣，欢迎反馈。