新智元報道

編輯：海貍

UIUC、斯坦福與哈佛聯合提出全新「能量驅動Transformer（EBT）」架構，突破傳統前饋推理方式，以能量最小化模擬人類System 2思維，預訓練擴展性能較Transformer++最高提升35%。下一代AI基礎架構新變革，來了！

在Transformer統治AI世界十余年之后，

Attention的時代正在退場，真正的思考剛剛開始——

由UIUC、斯坦福、哈佛等頂尖機構聯合提出的Energy-based Transformer（EBT）震撼登場。

它首次將Transformer架構引入能量建模（Energy-based Models, EBM）框架，徹底打破「前饋即推理」的舊范式。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2507.02092

EBT既不是輕量化微調，也不是RNN的改進，而是一種徹底不同的推理機制：

模型不再一次性「說完答案」，而是像人類一樣從模糊猜測出發，逐步優化推理路徑。

EBT訓練更高效，推理更精準，對OOD（Out of Distribution）數據更穩健，在訓練效率、提升幅度等方面大幅超越前饋式Transformer（Transformer++）：

并且，EBT在文本與圖像等多模態任務中展現出驚人的擴展性能，有望實現無監督跨模態通用推理。

「一次生成」vs「動態優化」

傳統Transformer是一種典型的「前饋預測器」，每次推理過程都是按照從輸入prompt，到固定的前向傳播路徑，再到輸出結果一次完成的。

無論問題簡單還是復雜，模型都以固定的計算路徑和步驟完成推理，無法因難度靈活調整。

每個token都只做一次決策，不進行「反悔」或者「修改」。

這就像一個學生答題時，只能「一遍寫完不許改」。

在這種模式下，模型既不能「檢查答案」，也無法「修正思路」，更談不上「深入思考」。

而EBT徹底顛覆了這種機制。

EBT對每個預測都進行多輪優化：

不直接輸出token，從隨機初始預測開始

模型計算該預測與上下文的「能量值」（兼容性高對應能量低，兼容性差對應能量高）

通過對能量的梯度下降，不斷更新預測，逐步將其「調得更合適」

這個過程會持續多輪，直到能量收斂，也就是模型認為這個預測「足夠合理」了。

這樣EBT最后得到的每個token都是動態計算、多步修正的產物，像在能量地形圖中「下山」一樣逐步收斂到最優答案。

也就是說，模型的「思考」被建模成了一個小型優化任務，不是一遍完全輸出答案，而是反復嘗試—驗證—更新—收斂。

這個「能量最小化」的過程就是EBT前所未有的System 2 Thinking——更慢，更準，更通用的類人深度思考能力。

EBT「三大躍遷」

EBT的思考過程賦予了它三項關鍵能力上的根本性突破。

動態計算

傳統Transformer模型是靜態的：每個token、每個預測都使用固定的計算路徑和深度，無論問題簡單還是復雜，計算量一視同仁。

而EBT擁有動態計算資源分配能力，可以像人一樣，遇到簡單問題快速處理，遇到困難問題則投入更多思考。

換句話說，EBT可以動態決定要「多想幾步」還是「快速收斂」。

不確定度

而且，EBT預測能量的設計決定了它可以在連續空間中表達不確定性。

Transformer雖然能在離散的token輸出中使用softmax表示「概率分布」，但在圖像、視頻等連續 模態中就很難表達不確定性。

EBT預測上下文之間的能量建模，自然地通過能量高低表達了預測的「可信程度」。

這種能力讓EBT 能在圖像、 視頻 等連續任務中識別哪些位置「值得多想」。

自我驗證

在能量分數的加持下，EBT天生具備顯式的自我驗證能力。

每次預測，它都會計算衡量上下文匹配程度的「能量分數」。

這個分數不僅可以用來判斷答案是否靠譜，而且可以生成多個候選答案，并挑出能量最低的答案作為最終結果。

這種機制徹底擺脫了對外部打分器或獎勵函數的依賴，將「反思」環節引入了模型結構本身。

相比之下，傳統架構在「思考能力」上幾乎全面潰敗。

無論是Feed Forward Transformer還是RNN，都缺乏動態計算分配能力、無法建模連續空間中的不確定性，更談不上對預測結果進行驗證。

就連在生成模型中備受追捧的Diffusion Transformer，也僅在“動態計算”這一項上有所突破，其余兩項依然是空白。

相比之下，EBT是目前為止最接近「人類式思考流程」的方案。

越想越準！Transformer望塵莫及

EBT不僅在理論特性上驚艷四座，在實際實驗中也表現驚人。

無論有多少數據、加多大批次，模型有多深，EBT都比經典Transformer++學得更快、更省、效果更穩。

具體而言，要達到相同的困惑度（Perplexity），EBT的下降速度快35.98%。也就是說，它只需大約2/3的訓練語料，在「數據瓶頸」的情況下更具性價比。

在分布式大批次訓練環境下，EBT訓練收斂速度比Transformer++快28.46%，深度擴展效率提升5.29%，效率不掉隊。

在OOD（Out of Distribution）數據上，EBT也展現出更強的穩健性。

EBT能通過「多輪推理」與「自我驗證」大幅緩解泛化性能下降的問題。

相比之下，傳統 Transformer++ 的表現幾乎不隨推理次數改變。

這意味著，哪怕EBT預訓練指標比Transformer略差，一旦開始「思考」，它就能后來居上，「越想越準」。

這種「思維帶來泛化」的機制，在當前所有主流大模型架構中都是獨一無二的。

跨模態通吃：AGI更近一步

只要定義清楚「輸入」和「候選預測」，EBT就能在無監督中思考和優化。

EBT的設計不依賴監督、不依賴額外獎勵、不局限于文本或編程，天然適用于任意模態與任務。

對于文本，EBT 能自動學出不 同詞的規律：簡單詞能量低，難詞能量高，借此自然表達出語義上的不確定性。

在圖像任務中，EBT告別Diffusion模型的上百步生成式推理，僅用1%的推理步數就能超越Diffusion Transformer（DiT）在圖像去噪和分類上的表現。

視頻幀的「不確定性」預測和注意力調整更是不在話下。

這種統一、靈活、高效的推理機制，很可能成為通往「通用智能」的關鍵。

畢竟，關于大模型的終極疑問始終存在：它們，真的會「思考」嗎？

EBT，或許就是首批有資格回答這個問題的架構之一。

參考資料：

https://x.com/AlexiGlad/status/1942231878305714462

https://x.com/du_yilun/status/1942236593479102757

https://arxiv.org/pdf/2507.02092