在人工智能的世界里，有一個(gè)老大難問題一直困擾著研究者們：當(dāng)AI需要處理大量信息時(shí)，就像一個(gè)人同時(shí)要記住成千上萬個(gè)電話號(hào)碼一樣，計(jì)算量會(huì)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，速度慢得讓人抓狂。但是，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)械工程系的韋丹特·普里、阿迪蒂亞·喬格萊卡、凱文·弗格森、余淑萱、張?jiān)仢?middot;杰西卡，以及首席研究員勒文特·布拉克·卡拉教授，最近在2025年8月提交到arXiv預(yù)印本服務(wù)器的一篇論文中，提出了一個(gè)讓人眼前一亮的解決方案——他們發(fā)明了一種叫做FLARE的新技術(shù)，讓AI學(xué)會(huì)了用"壓縮包"的方式思考。有興趣深入了解的讀者可以通過論文標(biāo)識(shí)碼arXiv:2508.12594v1訪問完整論文。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)就像是給AI裝上了一個(gè)超級(jí)智能的文件壓縮器。你知道當(dāng)電腦文件太大時(shí)，我們會(huì)把它們壓縮成ZIP文件來節(jié)省空間和傳輸時(shí)間嗎？FLARE做的就是類似的事情，只不過它壓縮的不是文件，而是AI的思維過程。更神奇的是，壓縮后的AI不僅運(yùn)行速度快了200倍，準(zhǔn)確度還比原來更高了。

要理解這項(xiàng)研究的革命性意義，我們需要先了解AI面臨的困境。當(dāng)前最強(qiáng)大的AI模型，比如GPT和其他大型語言模型，都基于一種叫做"自注意力機(jī)制"的技術(shù)?？梢园堰@種機(jī)制想象成一個(gè)超級(jí)健談的聚會(huì)：每當(dāng)有人說話時(shí)，房間里的所有人都要互相交流一遍，確保每個(gè)人都聽到了每個(gè)人的話。這樣做的好處是信息傳遞非常充分，但問題是，當(dāng)聚會(huì)人數(shù)增加時(shí)，需要的對(duì)話次數(shù)會(huì)以平方的速度增長(zhǎng)。10個(gè)人的聚會(huì)需要45次對(duì)話，但100個(gè)人的聚會(huì)就需要4950次對(duì)話，1000個(gè)人就需要將近50萬次對(duì)話。

這正是AI在處理復(fù)雜三維模型時(shí)遇到的問題。當(dāng)AI需要分析一個(gè)包含數(shù)十萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維物體時(shí)，比如預(yù)測(cè)一個(gè)汽車零件在高溫下的變形情況，傳統(tǒng)的自注意力機(jī)制就會(huì)因?yàn)樾枰幚砗Ａ康男畔⒔换ザ兊脴O其緩慢。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，在處理包含一百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維模型時(shí)，傳統(tǒng)方法幾乎無法在合理時(shí)間內(nèi)完成計(jì)算。

卡拉教授的團(tuán)隊(duì)靈感來源于一個(gè)簡(jiǎn)單而深刻的觀察：人類大腦在處理復(fù)雜信息時(shí)并不是把每個(gè)細(xì)節(jié)都與其他所有細(xì)節(jié)進(jìn)行比較，而是會(huì)提取關(guān)鍵特征，在這些壓縮后的信息基礎(chǔ)上進(jìn)行思考。他們意識(shí)到，AI的注意力機(jī)制也可以采用類似的策略。

FLARE的核心思想就像是在那個(gè)嘈雜的聚會(huì)中安排幾個(gè)"信息協(xié)調(diào)員"。不再讓每個(gè)人都直接與其他所有人交流，而是讓大家先把自己的話告訴這幾個(gè)協(xié)調(diào)員，然后協(xié)調(diào)員之間進(jìn)行高效的信息整理和交換，最后再把整理好的信息傳遞給每個(gè)人。這樣，原本需要數(shù)萬次的直接對(duì)話就被壓縮成了幾百次的高效溝通。

具體來說，F(xiàn)LARE使用了一種叫做"固定長(zhǎng)度潛在序列"的技術(shù)。如果把原始數(shù)據(jù)比作一本厚厚的百科全書，F(xiàn)LARE就是先把這本書的精華提取成一份簡(jiǎn)潔的摘要，然后基于這份摘要進(jìn)行推理和計(jì)算，最后再把結(jié)果"解壓縮"回原來的詳細(xì)格式。這個(gè)過程不僅大大減少了計(jì)算量，還能保持甚至提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

為了驗(yàn)證這個(gè)想法，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)巧妙的數(shù)學(xué)分析方法。他們證明了FLARE產(chǎn)生的注意力矩陣具有"低秩"特性，這在數(shù)學(xué)上意味著信息確實(shí)可以被有效壓縮而不丟失關(guān)鍵內(nèi)容。通過分析AI學(xué)習(xí)到的注意力模式，他們發(fā)現(xiàn)不同的"注意力頭"（可以理解為AI的不同思維通道）確實(shí)學(xué)會(huì)了專注于不同類型的信息模式，就像一個(gè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)中的不同成員各司其職一樣。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人印象深刻。在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試任務(wù)中，F(xiàn)LARE不僅在計(jì)算速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上也表現(xiàn)出色。在處理二維彈性材料應(yīng)力分布預(yù)測(cè)任務(wù)時(shí)，F(xiàn)LARE的相對(duì)誤差僅為3.38×10^-3，而傳統(tǒng)的Transformer模型為5.37×10^-3。在三維汽車空氣動(dòng)力學(xué)模擬中，F(xiàn)LARE同樣以60.8×10^-3的誤差擊敗了其他所有競(jìng)爭(zhēng)方法。

更令人興奮的是，F(xiàn)LARE的設(shè)計(jì)完全兼容現(xiàn)有的GPU加速硬件和優(yōu)化算法。這意味著它不需要專門的硬件就能發(fā)揮強(qiáng)大性能，可以直接在現(xiàn)有的計(jì)算平臺(tái)上部署使用。研究團(tuán)隊(duì)成功地在單個(gè)GPU上訓(xùn)練了處理一百萬數(shù)據(jù)點(diǎn)的模型，這在以前是不可能的。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)布了一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集，專門用于測(cè)試AI在金屬3D打印變形預(yù)測(cè)方面的能力。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了1100個(gè)訓(xùn)練案例和290個(gè)測(cè)試案例，每個(gè)案例都包含高達(dá)5萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的復(fù)雜三維幾何形狀。這為整個(gè)科研社區(qū)提供了一個(gè)寶貴的測(cè)試平臺(tái)。

FLARE的成功不僅僅是技術(shù)上的突破，更代表了AI架構(gòu)設(shè)計(jì)思路的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)方法追求"大而全"，希望AI能夠處理所有細(xì)節(jié)；而FLARE展示了"精而準(zhǔn)"的威力，通過智能壓縮和選擇性關(guān)注，實(shí)現(xiàn)了更好的性能表現(xiàn)。

這項(xiàng)研究的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)界。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，工程師們經(jīng)常需要對(duì)復(fù)雜零件進(jìn)行應(yīng)力分析和變形預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)方法可能需要幾小時(shí)甚至幾天的計(jì)算時(shí)間。有了FLARE，這個(gè)過程可能只需要幾分鐘，極大地加速了產(chǎn)品開發(fā)周期。在醫(yī)療器械設(shè)計(jì)、航空航天、汽車制造等需要精密計(jì)算的行業(yè)，這種速度提升意味著更快的創(chuàng)新節(jié)奏和更低的開發(fā)成本。

FLARE的另一個(gè)重要特點(diǎn)是其模塊化設(shè)計(jì)。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，通過調(diào)整"協(xié)調(diào)員"（潛在序列）的數(shù)量，可以在計(jì)算速度和預(yù)測(cè)精度之間找到最佳平衡點(diǎn)。對(duì)于要求極高精度的應(yīng)用場(chǎng)景，可以增加協(xié)調(diào)員數(shù)量以獲得更細(xì)致的信息處理；對(duì)于需要快速響應(yīng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用，則可以減少協(xié)調(diào)員數(shù)量以獲得更快的計(jì)算速度。

特別值得一提的是，F(xiàn)LARE在處理不規(guī)則幾何形狀方面表現(xiàn)出色。傳統(tǒng)的AI模型通常在處理規(guī)整的網(wǎng)格數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)良好，但當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的自由曲面或不規(guī)則結(jié)構(gòu)時(shí)往往力不從心。FLARE由于其靈活的注意力機(jī)制，能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的幾何形狀，這使得它在真實(shí)工業(yè)應(yīng)用中具有更大的價(jià)值。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中詳細(xì)分析了FLARE的每個(gè)組件如何貢獻(xiàn)于整體性能。他們發(fā)現(xiàn)，使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)來處理鍵值投影是提高精度的關(guān)鍵因素之一。這種設(shè)計(jì)就像是為AI配備了多層過濾器，每一層都能提取和精煉更有用的特征信息。同時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)使用較小的注意力頭維度（每個(gè)頭只處理4-8維的信息）比傳統(tǒng)的大維度設(shè)計(jì)更加有效，這進(jìn)一步證實(shí)了"精簡(jiǎn)高效"的設(shè)計(jì)理念。

在擴(kuò)展性測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)證明了FLARE可以輕松處理從幾千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到一百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的各種規(guī)模問題。更重要的是，隨著問題規(guī)模的增長(zhǎng)，F(xiàn)LARE的性能優(yōu)勢(shì)變得越來越明顯。在處理包含一百萬數(shù)據(jù)點(diǎn)的大規(guī)模問題時(shí)，F(xiàn)LARE比傳統(tǒng)方法快了超過200倍，而內(nèi)存使用量只是略有增加。

為了確保研究的可重復(fù)性和實(shí)用性，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將FLARE的完整實(shí)現(xiàn)代碼開源發(fā)布，任何研究者或工程師都可以免費(fèi)使用和改進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)。這種開放的態(tài)度將加速FLARE技術(shù)的普及和應(yīng)用，也為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。

說到底，F(xiàn)LARE的成功告訴我們，有時(shí)候解決復(fù)雜問題的答案不是增加更多的復(fù)雜性，而是找到更聰明的簡(jiǎn)化方法。就像一個(gè)優(yōu)秀的指揮家不需要與樂團(tuán)中的每個(gè)樂手單獨(dú)交流，而是通過精準(zhǔn)的手勢(shì)和節(jié)拍來協(xié)調(diào)整個(gè)樂團(tuán)的演奏一樣，F(xiàn)LARE讓AI學(xué)會(huì)了更加智能和高效的信息處理方式。

這項(xiàng)研究不僅為AI技術(shù)的發(fā)展開辟了新道路，也為解決現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜工程問題提供了強(qiáng)有力的工具。隨著更多研究者和工程師開始使用FLARE技術(shù)，我們有理由相信，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到科學(xué)研究，從醫(yī)療診斷到環(huán)境監(jiān)測(cè)，許多原本需要大量時(shí)間和計(jì)算資源的復(fù)雜任務(wù)都將變得更加快速和精準(zhǔn)。

對(duì)于普通人來說，F(xiàn)LARE技術(shù)的普及可能意味著更安全的汽車設(shè)計(jì)、更舒適的建筑結(jié)構(gòu)、更高效的醫(yī)療設(shè)備，以及我們生活中無數(shù)其他需要精密計(jì)算設(shè)計(jì)的產(chǎn)品的改進(jìn)。雖然我們可能永遠(yuǎn)不會(huì)直接操作FLARE，但它的影響將通過更好的產(chǎn)品和服務(wù)悄然改善我們的生活質(zhì)量。

有興趣進(jìn)一步了解這項(xiàng)研究技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過訪問研究團(tuán)隊(duì)的GitHub頁(yè)面https://github.com/vpuri3/FLARE.py獲取完整的代碼實(shí)現(xiàn)，或者查閱發(fā)表在arXiv:2508.12594v1的完整論文。

Q&A

Q1：FLARE技術(shù)是什么？它是如何讓AI變快的？

A：FLARE是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的一種新型AI計(jì)算技術(shù)，全名叫"快速低秩注意力路由引擎"。它的核心思想是讓AI學(xué)會(huì)用"壓縮"的方式思考，不再讓每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都與其他所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行交流，而是通過少數(shù)幾個(gè)"協(xié)調(diào)員"來高效傳遞信息，就像把文件壓縮成ZIP格式一樣，這樣可以讓計(jì)算速度提升200倍。

Q2：FLARE技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中有什么用處？

A：FLARE主要用于需要復(fù)雜計(jì)算的工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域，比如汽車零件的應(yīng)力分析、建筑結(jié)構(gòu)安全評(píng)估、醫(yī)療器械設(shè)計(jì)等。原本需要幾小時(shí)甚至幾天的計(jì)算現(xiàn)在只需要幾分鐘，這意味著工程師可以更快地設(shè)計(jì)出更安全、更高效的產(chǎn)品，最終讓我們使用的汽車、建筑、醫(yī)療設(shè)備等都變得更好。

Q3：普通人能使用FLARE技術(shù)嗎？

A：目前FLARE主要面向科研人員和工程師，普通人無法直接使用。但研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將代碼完全開源，任何有編程基礎(chǔ)的人都可以在GitHub上免費(fèi)獲取。更重要的是，隨著這項(xiàng)技術(shù)的普及，我們將通過更好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)間接受益于FLARE帶來的改進(jìn)。