X（前 Twitter）上的热议是真的。一则由 @rryssf_ 发起并被 @Dr_Singularity 放大的线程让 AI 社区为语言模型可能出现的范式转变沸腾起来。该 线程 于 2025 年 11 月 4 日发布，重点介绍了腾讯和清华大学的一篇新论文，提出了连续自回归语言模型（Continuous Autoregressive Language Models，简称 CALM）。这不仅仅是一次渐进式的更新——它重新思考了 AI 如何生成语言，可能在 meme 代币和区块链世界产生连锁反应。

什么是 CALM，为什么这么火？

传统的大型语言模型（LLMs），比如驱动 ChatGPT 或 Grok 的那些，是通过逐个预测下一个“token”（可以把 token 理解为文本的最小单位，如词或词片段）来生成文本的。这就像一砖一瓦地构建句子，效率还行，但在扩展时会碰到瓶颈，因为这需要大量的计算步骤。

CALM 颠覆了这种方式。它不再预测离散的 token，而是预测连续向量——把多个 token 的含义在数学上打包在一起的表示。想象一下从用摩尔斯电码单个点划通信，变成了直接连续地传输完整思路。根据那篇 论文，这种方法能将一段 token 压缩成单个向量，并在重构上达到超过 99.9% 的精度。结果是什么？预测步骤大幅减少（约少 4 倍），训练算力降低 44%，并且不再需要固定词表。

论文在该线程中分享的摘要总结道：CALM 将离散的下一个 token 预测转为连续的下一个向量预测，使模型能够把语言视为思想的流动而非孤立的词。论文还提出了替代传统 perplexity 的新指标 BrierLM，并引入了一个无似然（likelihood-free）的训练与采样框架，从而绕开常见的 softmax 瓶颈。

拆解要点：主要优势

• 效率提升：通过减少生成步骤，CALM 使模型训练和推理更快、成本更低。在实验中，它在使用显著更少算力的情况下，匹配或超越了强力的离散基线。

• 连续推理：不再受限于僵化的 token 限制。这允许纯粹的连续推理，可能产出更自然、更具创造性的结果——非常适合需要快速、思想级处理的应用场景。

• 可扩展性：作者把它定位为通往“超高效”语言模型的一条路线，可能让先进 AI 在更小的硬件上变得可行。

正如 @rryssf_ 在原帖中所说：“这就像从说摩尔斯电码……转向流式传输完整思路。如果这能扩展，那么今天的每个 LLM 都会过时。”

对 Meme 代币和区块链的影响

你可能会问：这跟 meme 代币有什么关系？在 Meme Insider，我们致力于把前沿技术与加密领域连接起来，而 CALM 恰好契合。meme 代币依赖病毒式传播、社区参与和快速迭代——这些正是 AI 已经在发挥作用的领域。

首先，AI 驱动的工具在 meme coin 生态中极为重要。想想交易机器人、情绪分析器，甚至推动涨势的 AI 生成 meme。随着 CALM 带来的效率提升，这些工具可以变得更聪明且成本更低。设想一下在像 Solana 或 Ethereum 这样的网络上集成、能以更低能耗预测 meme 趋势的链上 AI 预言机（oracles）。

以 AI 为主题的 meme 代币可能会迎来一波热潮。我们已有像 $GROK 这样的代币搭上 AI 热潮。像腾讯这样的重量级机构带来的突破可能会刺激新项目上线或推动现有代币的上涨，交易者会在 AI 与区块链的交汇点上押注。此外，降低的算力成本意味着更多开发者可以在智能合约中尝试 AI，或许能创造出自我演化的 meme 代币叙事或自动化社区管理机制。

在更广泛的区块链世界中，这可能会加速 DeAI（去中心化 AI）项目的发展。像 CALM 这样的高效模型，使在分布式网络上运行复杂 AI 成为可能，帮助从业者构建更具韧性和可扩展性的系统。对 meme 代币的创建者来说，这是利用 AI 改善叙事、加速内容生成，甚至对代币表现做出预测分析的良机。

社区反应与下一步

该线程已经获得数千次浏览，反应从兴奋到怀疑不等。@swordsmith 指出这属于潜在推理（latent reasoning）模型的大趋势之一，而像 @thedouglas_d 的人则称这是向真正智能迈进的一大步。即便有回复质疑在大玩家未表态之前这是否只是“噪音”，也显示出社区中健康的讨论。

如果你是区块链从业者，值得继续关注。代码已在 GitHub 开源，项目页面也有更多细节。随着 AI 与加密的持续融合，像 CALM 这样的创新可能会成为下一波 meme 代币元宇宙（meta）的火花。

继续关注 Meme Insider，了解此类技术如何重塑 meme 经济。你怎么看——CALM 会改变 AI 在加密领域的游戏规则吗？在下方分享你的看法！