基于辩证唯物主义认识论的大语言模型架构设计与机理分析
作者：[Leon Hollande、Jocelyn Liu]
摘要：针对当前大语言模型 （Large Language Model, LLM）仅依赖KV Cache短期记忆 、缺乏长期
作者：[Leon Hollande、Jocelyn Liu]
摘要：当前大语言模型（LLM）普遍存在“黑盒推理 ”“逻辑思辨能力薄弱”“计算资源分配相对僵化”等核心问题，传统Transformer架构及MoE、多头注意力变体难以模拟人类辩证思维的完整认知过程，导致模型在复杂逻辑推理、创新生成等任务中性能受限，思维链、RAG 工程、提示词工程、上下文工程、Agent等技术相继出现所有所解决，但是又产生出人工智能锯齿状应用能力的问题。辩证唯物主义认识论作为揭示人类认知规律的科学理论，其对立统一、质量互变、否定之否定三大规律，为LLM架构创新提供了全新的理论视角与方法论指导。本文以DE-T-5Y （Five-Element Deep Dialectical Enhanced Transformer ）垂直领域自研大模型为研究载体，将辩证唯物主义认识论系统性融入大语言模型的架构设计与推理机理，提出“五元递进式辩证推理”架构，构建辩证注意力机制与螺旋上升式迭代精化机制，实现“矛盾感知—矛盾整合—创新输出”的端到端认知过程。结合DE-T-5Y模型的实际研发数据与垂直领域应用场景，系统分析架构设计的理论依据、核心组件及运行机理，通过对比实验验证模型在逻辑推理、创新生成等任务中的性能优势，为大语言模型的认知增强与架构创新提供新范式与实践参考。
关键词：辩证唯物主义认识论；大语言模型；DE-T-5Y；白盒化；自适应学习；自组织记忆 ；快慢思考；深度推理；认知机理
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