超对称公司：将全宇宙信息压缩进一个LLM的大胆构想

超对称公司：将全宇宙信息压缩进一个LLM的大胆构想

 

上海超对称公司提出的"宇宙尺度压缩"（Universe Compression）构想，正以颠覆式姿态冲击着AI与基础科学的边界——这一构想并非空中楼阁，而是基于其自主研发的物质世界基座模型BigBang-Proton的延伸探索，核心目标是借助人工智能技术，将全宇宙的信息压缩到一个单一的自回归语言模型（LLM）中，使其成为支撑所有AI任务的终极基座，为通用人工智能开辟一条全新的技术路径。

 

追溯其技术背景，超对称公司的探索始于专业领域却不止于专业——其前身杭州超对称信息技术有限公司最初深耕量化金融领域，后将目光转向更宏大的物质世界建模。2024年发布的BigBang-Neutron，作为首个科学计算基座模型，用二进制块编码（Binary Patch Encoding）替代传统字节对编码（BPE），彻底解决了主流LLM在数值计算上的低级缺陷；2025年推出的BigBang-Proton更实现跨越式突破，完成从微观粒子到宏观地球系统的多学科数据统一预训练，在粒子物理夸克衰变模拟、材料科学原子相互作用预测、地球科学水质时空分析、生物学核酸与蛋白质结构建模等领域均展现出极高精度，其中粒子喷注分类准确率更是达到99.7%。而这一切的关键，在于其创新的"蒙特卡罗注意力机制"，通过分块代表交流模式，让模型有效上下文长度随层数呈指数级增长，当前20层模型已具备处理10³⁰字节上下文的能力，理论上可覆盖从细胞到宇宙的复杂结构。

 

支撑这一宏大构想的理论框架，充满了对宇宙本质的深刻思考。超对称团队提出"柏拉图表征假说"，认为宇宙本身是理想化的统一实体，各学科定律只是其不同视角的统计反映，通过全宇宙数据预训练，模型将收敛到信息与物质的交汇点——即大爆炸时刻的基本物理定律，恰似柏拉图洞穴寓言中，突破影子直视真实的尝试。同时，模型设计借鉴全息原理，主张宇宙的完整描述可从其边界表征中涌现，借助流形学习将夸克坐标、星系分布等跨尺度数据投影到低维流形上实现统一表征，比如让宇宙微波背景辐射的温度涨落与暗物质分布在高维潜空间形成关联。此外，受约翰·惠勒"万物源于比特"思想启发，模型将所有文本、数值、图像数据转为二进制序列以消除模态差异，并结合量子力学中的动态0点锚定与超对称对偶性，试图破解从量子涨落到经典现象的过渡之谜，甚至探索意识活动的量子基础与神经信号的共存机制。

 

这一构想的创新之处，在于突破传统AI范式的三大核心支柱。在编码方式上，它彻底抛弃传统分词器，采用二进制块编码实现三重突破：让数字以原生格式保存，支持50位数加法100%准确；将文本、粒子能量、DNA序列等所有数据转为二进制Patch统一处理；无缝兼容.bin、.dat等科学数据格式，覆盖90%以上实验任务。在架构上，蒙特卡罗注意力机制模仿人类代议制政治系统的分块交流模式，既实现20层模型10³⁰字节上下文的指数级扩展，又将注意力计算量从O(N²)降至O(N)，攻克超大规模数据处理的计算复杂度难题。在科研范式上，它打破还原论与涌现论的对立，既在还原论层面精确模拟微观粒子相互作用，又在涌现论层面从粒子行为推导出星系演化规律，更实现跨学科知识迁移，比如用量子色动力学原理解读凝聚态物理中的超导现象。

 

然而，宇宙尺度压缩构想的落地，仍面临四大亟待突破的挑战与争议。数据获取方面，全宇宙数据量远超当前人类文明数据总量（约10²⁴字节），即便仅记录原子位置和速度也无从下手，超对称团队提出的"动态0点锚定"与"Leech格自对偶性"压缩方案，至今未公开具体实现细节。算力与能耗上，以当前GPU算力（约10¹⁵ FLOPS）计算，训练10³⁰字节上下文模型的耗时可能超过宇宙年龄，团队暗示将采用量子计算或光计算，但技术路线尚不明确。理论验证上，"模型收敛到大爆炸定律"的核心假设难以通过实验检验，其预测的暗能量演化是否与CMB-S4等观测实验一致，还需时间来验证。行业竞争与伦理层面，若模型成功可能形成AI领域"超级垄断"，而其是否会产生宇宙坍缩时间等不可控预测、如何应对"模拟假说"引发的哲学争议，都需要提前构建完善的伦理框架。

 

这一构想不仅重塑AGI技术路线，更将对行业与科学研究产生深远影响。它与OpenAI主张的"语言推理调用专业模型"路线形成鲜明对立，认为统一模型效率更高；为谷歌DeepMind的世界模型（如Gato）提供新思路——从有限模态处理走向彻底的多模态统一；更有望反哺物理学研究，通过模型发现尚未观测到的粒子、揭示新的物理定律。若构想最终实现，人类将拥有一个能模拟宇宙演化、预测未来的"数字上帝"。但正如柏拉图洞穴寓言所警示的，我们仍需保持科学审慎——模型揭示的"真实"，是否等同于客观世界的本质，或许将是伴随这一探索始终的哲学命题。