AI也有量子叠加态了？这是AI大牛田渊栋团队的新成果。他们利用连续空间中的“叠加态”，让大模型在图可达性等任务中表现更好。

传统大模型通过生成“思维token”推理，但处理复杂任务效率低。近期研究发现，用连续隐向量推理能提升性能，但缺乏理论解释。田渊栋团队证明，对于n个顶点且直径为D的图，一个含D步连续CoTs的两层Transformer能解决可达性问题，而离散CoTs需O(n²)步。

连续思维链类似广度优先搜索，能同时编码多条路径，实现“叠加态”并行搜索，比离散方式更高效。团队设计了注意力选择器，确保模型聚焦关键信息。实验显示，连续思维链模型在ProsQA子集上的准确率达100%，远超离散CoT和无CoT模型。

此外，田渊栋不仅是科研专家，还是科幻小说家。他的首部小说《破晓之钟》探讨AI本质，于ChatGPT爆火前精准预言了大语言模型特性。他计划用AI辅助创作第二部小说，继续探索“群体意识”和“星际殖民”。