2026年1月11日，在洛杉矶圣盖博希尔顿·半岛酒店举办的全美浙江总商会第三届就职典礼上，原中国社会科学院研究员陈江作主旨演讲，正式发布了Word-Aivatar-Operation System 64维分形拓扑图像向量算法！

——首次从算法底层超越“大语言模型（LLM）”，重塑人工智能的能耗、可靠性与文明级未来。

【洛杉矶 / 全球同步】

在人类迈入智能时代的关键节点，一项被业内称为“可能终结大语言模型时代”的原创性技术成果正式面向世界公布。

由全球顶级跨学科团队自主研发，并拥有完整原创专利体系的

“Word-Aivatar-Operation System（WAOS）——64维分形拓扑图像向量算法”

正式宣告诞生！

这一算法体系，并非对现有AI模型的改良或加速，而是从根本逻辑上取代当前主流的 LLM（Large Language Model，大语言模型）范式，被多位国际专家评价为：

＇“这是一次从‘语言堆叠智能’到‘结构性认知智能’的跃迁。”

一、终结“指数级耗能”的AI死结：

首次破解通用人工智能的可持续性难题。当前全球AI产业正面临一个被普遍忽视却极其致命的瓶颈：大语言模型的能力提升，伴随着指数级增长的算力与电力消耗。

•万亿参数模型 ≈ 巨型算力集群

•算力集群 ≈ 巨额能源消耗

•能源消耗 ≈ 不可持续的经济与文明成本

据公开数据显示，单一前沿大模型的年耗电量，已接近中等规模城市的用电总量。

Word-Aivatar-Operation System 从算法结构层面彻底打破这一困局。

其核心突破在于：

•不再依赖“词元概率堆叠”

•不依赖指数级参数膨胀

•不依赖海量重复推理

而是通过

64维分形拓扑图像向量结构

直接构建低能耗、高密度、高复用的认知表达单元。

结果是：智能能力的提升，不再以能源灾难为代价。

这被视为通向可规模化通用人工智能（AGI）的第一条现实路径。

二、首次从“原理层”解决AI幻觉问题：

让智能“可控、可验证、可审计”

“AI 幻觉（Hallucination）”

被普遍认为是当前人工智能最危险、最不可控、却最难根除的系统性缺陷。

现有 LLM 的本质决定了：

•它并不理解世界

•它只是在生成“看起来合理的语言”

•幻觉不是 Bug，而是结构性必然

Word-Aivatar-Operation System 的突破，在于彻底改变这一前提。

通过：

•拓扑结构约束

•分形语义映射

•向量级因果闭环

系统不再“猜测答案”，而是在结构空间中进行可追溯、可验证的运算与映射。

这意味着：

•幻觉不再是“事后监测的问题”

•而是在算法源头被消除或显性暴露

•AI 首次具备工程级可靠性

这标志着人工智能从“不可完全信任的工具”，迈向“可进入关键系统的智能基础设施”。

三、不是升级模型，而是重写AI底层逻辑，需要特别强调的是：

Word-Aivatar-Operation System 并不是“更强的 LLM”。

它：

•不是语言模型

•不是参数竞赛

•不是算力军备竞赛

而是一种：

以“图像化拓扑结构 + 分形向量”为核心的全新智能操作系统级算法范式。

业内专家指出：“如果说 LLM 是在‘语言表面’模拟智能，那 WAOS 是在‘认知结构层’构建智能。”

这使其在以下领域具备代际优势：

•通用人工智能（AGI）

•工业级智能控制

•金融与法律等高可靠场景

•国家级关键基础设施

•大规模多智能体协同系统

四、一场不止于技术的文明级跃迁：

在全球面临能源约束、AI治理焦虑与智能安全挑战的当下，Word-Aivatar-Operation System 的出现，提供了一种全新的答案：

智能不必以失控为代价，进化不必以能源透支为前提。这不仅是一项算法专利的发布，更是：

•AI 发展路线的分水岭

•后 LLM 时代的起点

•智能文明的新操作系统

世界正在见证：

人工智能，第一次真正走向“可持续、可控、可信”。

历史将记住这一刻：

当人类，重写了智能的底层代码。

专利发明人：原中国社科院研究员 陈江

专利督导人：美国加州育英大学荣誉博士、副校长、教导主任 林茂盛