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我观察到目前主流的AI模型，如Transformer，虽然学习能力很强，能够并行处理大量信息，但工作起来却很慢，而且容易健忘。在推理时，它们需要重新处理所有信息，导致计算量随着对话长度增加而急剧增加。这就像一个天才可以同时阅读一万本书，但每次回答问题都需要重新翻阅这些书。
另一方面，传统的RNN模型虽然工作速度很快，能够像职员一样快速处理信息，但学习能力有限，容易忘记最初的信息，格局不够。因此，我一直在思考，是否能够创造出一种AI，既有天才的学习能力，又有职员的高效执行力，既能在训练时并行处理，又能在工作时串行快速响应。
最近的研究表明，通过一种分块总结接力前进的策略，AI可以兼顾并行训练和串行推理。这种策略将AI的学习过程分成小块，AI可以并行处理这些块并生成摘要。在工作阶段，AI只需要查看前一个章节的摘要，然后结合当前章节继续前进。这种摘要接力的方式降低了记忆负担，提高了处理速度。这就像一场接力赛，每一棒选手只需要从上一棒选手那里接过接力棒，然后奋力跑完自己的赛程。
这种框架不仅统一解释了现有模型，还启发了新模型的创造。例如，Transformer PSM模型在长记忆任务上表现优异，速度优势明显。真正的创新在于对底层规律的洞察，建立并行和串行的二元性。该研究提供了一个通用框架，可以组合不同的章节处理器和摘要算法。通过巧妙的结构设计，AI可以兼顾学习能力和运行速度。这个发现为未来AI的发展指明了方向。
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