За пределами токена: рассуждения в латентном пространстве и нейронный байткод для устойчивого масштабирования ИИ
Комплексный анализ энергетического кризиса 2025 года и презентация архитектуры Power-Survival Stack.
Статус публикации:
Препринт. Работа находится на рецензировании.
400×
Прирост эффективности
LSR
Латентное рассуждение
Дек 2025
Дата препринта
Ключевые метрики
Общая эффективность
400×
Дефицит энергосети ЕС
-920 TWh (2025)
Компрессия
10× (байткод)
Архитектура
MoE + Latent
Ключевые концепции
Сетевой кризис
Аудит энергосетей 2025 года выявил нулевой резерв мощности для расширения ИИ на основных рынках
MoE-базис
Смесь экспертов с FP8 обеспечивает 9-кратную эффективность как новый стандарт
Латентное рассуждение
LSR обеспечивает «тихое созерцание» — мышление без декодирования токенов
Нейронный байткод
Плотное ИИ-нативное представление с 10-кратной компрессией по сравнению с Python
Краткий обзор
Настоящая статья посвящена критическому узкому месту современного масштабирования ИИ: «налогу на токены». Современные большие языковые модели (LLM) тратят огромные объёмы энергии на декодирование промежуточных токенов «цепочки рассуждений», служащих лишь черновиком мышления.
Ключевая инновация: Мы вводим рассуждения в латентном пространстве (LSR) — парадигму, отделяющую рассуждение от генерации токенов. Выполняя многошаговые логические выводы внутри высокомерного вектора скрытого состояния, мы устраняем затраты пропускной способности памяти на авторегрессионное декодирование.
Результаты: В сочетании с базисом «рационального масштабирования» (MoE + FP8) и нейронным байткодом для компрессии вывода стек Power-Survival Stack достигает 400-кратного снижения совокупных энергетических затрат системы. Это позволяет развёртывать рассуждающих агентов даже в разгар энергетического кризиса 2025 года.
400×
ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ
Рис. 1. Сравнительная эффективность Legacy CoT и Power-Survival Stack