VulcanAMI架构
VulcanAMI是一种挑战主流大模型的新兴AI架构概念，代表了对当前"大模型+RAG"模式的反思和对未来AI架构的探索。
核心思想
VulcanAMI放弃静态的大型权重存储，转而构建一个包含以下组件的动态网络：
- 世界模型协调器：负责统筹不同模块的协作
- 分层持久化记忆库：实现长期记忆的存储和检索
- 基于反馈的持续学习模块：让AI能够在每次执行任务后自我反思与进化
技术目标
- 从根本上解决大模型[[灾难性遗忘]]的痼疾
- 实现AI的自我进化能力
- 突破当前"用单一庞大模型死记硬背所有知识，再用RAG打外围补丁"模式的天花板
当前状态
VulcanAMI仍处于概念讨论阶段，但其代表了社区对后Transformer时代技术演进方向的共识性探索。