WAO：突破 Transformer 的二次方算力瓶颈

背景

当前主流大语言模型（LLM）大多基于 Transformer 架构，其核心是以 token（由单词或词片分割）为最小单元，通过自注意力（Self-Attention）预测下一个 token 的概率。

这种机制在处理长度为 nnn 的上下文时，需要计算 n×nn \times nn×n 的相关矩阵，推理阶段复杂度约为 O(n²)，这被称为“二次方算力瓶颈”。

WAO 的创新

**WORD-AIVATAR-OS（WAO）**采用完全不同的底层逻辑：

• 语义知识图谱（SKG）内核 以汉字及其语义单元为节点，建立跨 5000 年“经史子集”加权的知识图谱。模型推理时先在图谱上定位概念，再做局部推理，而不是在全文中做全局 Attention。
• 中文高语义密度 汉字在单 token 中能表达更丰富的概念信息，平均可比英文字母 token 高数倍的信息承载率。
• 先验知识结构化 通过经典文本的函数化加权，让模型在训练前就具备高价值的语义路径，避免大量无效 token 计算。

效果

• 推理效率提升：相比纯 Transformer，token 消耗可降低 3–10 倍（在中文任务和长上下文场景中更显著）。
• 显著缓解二次方成本：通过图谱检索 + 局部注意力，将长文本推理的复杂度从全局 O(n2)O(n^2)O(n2) 降低到近似 O(k·m²)（k 为相关子图节点数，m 为局部上下文长度），大幅减少算力与显存需求。
• 面向 AGI 的可持续扩展：在知识图谱规模不断扩大的同时，推理成本增速远低于传统 LLM。

⚡ 简明结论 WAO 并非完全取消 Attention，但通过 SKG+中文高密度编码，可在真实业务场景中显著节省推理成本、突破长上下文限制，为 百万级用户规模的知识计算提供更经济的算力基础。