不靠Transformer，我们刚打通了语言生成的另一条路

过去十周，我们在一套完全脱离Transformer架构的轻量系统上，连续验证了10+个曾被普遍认为“非大模型不可”的能力节点：
首现实体可追踪、可回填，无需海量预训练；
长上下文状态维护稳定，角色不再“中途消失”；
事实性幻觉被结构性地压制到极低水平；
端侧CPU上每秒生成数万token，延迟几乎无感。
最关键的一步已经走通：系统可以在“不知道具体词”时用类型占位，等局部证据足够后再自动细化为精确词面——整个过程对用户完全透明。
这不是某个算法的微调，而是一种生成范式的迁移：从暴力统计走向结构行走。
接下来我们会陆续释放可复现的基准与接口。
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AI新范式 非Transformer 端侧生成 上下文维护