大型語言模型（LLMs）並不是「模糊的意義壓縮器」，而是「完美的結構重組者」。這表明它們更像是動態的、可逆的加密系統，而不是摘要工具。 該模型不會遺忘；它只是重新表現。 在這些系統中，「理解」可能不是壓縮，而是幾何學——以不失真地組織信息，使關係可計算。

我們長期以來一直認為認知是關於簡化、壓縮、減少——將混亂的數據提煉成意義。但這項工作暗示著變壓器根本不會「提煉」；它們執行的是大規模詳細的、可逆的重組。

該死，我剛剛感受到AGI