蒸馏解决的是行为模仿（Behavior Cloning），而体系结构解决的是热力学极限（Thermodynamic Limits）。”

如果在硬件没有质变的前提下，全行业都跑不动长上下文，而一家实验室能用 1/4 的显存成本硬生生跑通，答案必然出在系统拓扑与数学分配上。
那些闭门造车收取 20 倍暴利的大厂，最怕的不是被开源模型超越，而是开源模型把原本属于“秘密炼金术”的架构图纸，彻底变成了人人皆知的公理。

大家觉得在 AI 底层架构上，未来的突破会更多来自巨头堆砌算力的黑盒，还是来自这种对工程极度精简的拓扑发明？评论区聊聊看。