目前，客观地说，我们在以transformer、注意力机制为基础的大语言模型和多模态大模型上已经落后，由于数据源、算法框架、硬件、发展时间、开发环境等综合因素原因，很难赶上，但是幸好"上帝关上一扇窗，就会打开一扇门"：

1、人类除了注意力机制以外，还有其它更重要的认知机制

除了注意力机制之外，人类的认知过程涉及到许多其他重要的认知机制。以下是一些常见的认知机制：

学习与记忆： 学习和记忆是认知功能中至关重要的部分。学习包括从环境中获取信息并加以理解的过程，而记忆则涉及存储和回忆这些信息的能力。

感知与知觉： 感知是指通过感官系统获取外界信息的过程，而知觉则是对这些信息进行加工和理解的能力。感知和知觉为我们提供了与外界互动的途径。

思维与推理： 思维是指在大脑中进行概念化和推理的过程，包括逻辑推理、概念形成等。推理是基于已有信息得出结论或解决问题的过程。

语言与沟通： 语言是人类最重要的沟通工具之一，通过语言我们能够表达思想、交流信息，从而促进社会互动和合作。

情绪与情感： 情绪和情感在认知过程中起着重要作用，影响我们的决策、行为和记忆。情绪也可以调节认知过程中的注意力、记忆等。

执行功能： 执行功能包括规划、灵活性、工作记忆等认知过程，帮助我们实现目标导向的行为和决策。

以上列举的认知机制只是认知科学领域涉及的一部分内容，人类认知是一个复杂而多层次的过程，涉及多个方面的功能和机制相互作用。研究这些认知机制有助于我们更好地理解人类大脑的运作方式，以及发展相关的人工智能系统和认知辅助技术。

2、人工智能除了transformer、注意力机制之外，也还有其它重要的机制

除了 Transformer 模型和注意力机制，人工智能领域还有许多其他重要的机制和方法。以下是一些常见的人工智能模型和技术：

卷积神经网络（CNN）： CNN 是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型，其在图像识别、物体检测等方面取得了很大成功。

循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）： RNN 和 LSTM 主要应用于序列数据的处理，如自然语言处理、时间序列预测等任务。

生成对抗网络（GAN）： GAN 是一种用于生成模型的框架，通过两个神经网络之间的对抗学习来生成逼真的数据样本，被广泛用于图像生成、风格迁移等领域。

强化学习（RL）： 强化学习是一种通过智能体与环境进行交互学习的方法，目标是使智能体获得最大累积奖励，被广泛应用于游戏、机器人控制等领域。

自监督学习（SSL）： 自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型从数据中自动生成标签来学习表示，提高数据利用效率。

迁移学习（Transfer Learning）： 迁移学习利用源领域的知识来帮助目标领域任务的学习，加快模型收敛速度和提高泛化能力。

模型蒸馏（Model Distillation）： 模型蒸馏是一种将大型复杂模型压缩成小型、高效模型的技术，用于在资源受限的设备上部署深度学习模型。

这些人工智能模型和技术在不同领域和任务中发挥着重要作用，结合不同的机制和方法可以实现更加复杂和高效的人工智能系统。随着人工智能领域的不断发展和创新，我们可以期待更多新的机制和方法的出现，推动人工智能技术的进步和应用。

3、除了人工智能之外，也还有人机环境系统智能

人机环境系统智能是一个涉及人类、机器和环境相互作用的领域，它关注如何设计和开发智能系统，使其能够理解和适应不断变化的环境，并与人类进行有效交互。在人机环境系统智能中，除了人工智能技术外，还涉及到以下内容：

人机交互技术： 人机交互技术关注如何设计界面和交互方式，以便人类与智能系统之间进行高效、自然的交互。这包括语音识别、手势识别、虚拟现实和增强现实等技术。

感知技术： 感知技术包括各种传感器和设备，用于获取环境信息和人类行为数据，以便智能系统对环境进行理解和响应。

嵌入式系统： 嵌入式系统是指嵌入到各种设备和环境中的计算机系统，通过控制和监测设备来实现智能化功能。

自适应系统： 自适应系统能够根据环境变化和用户需求进行动态调整，以实现更加智能化的操作和决策。

智能控制系统： 智能控制系统利用人工智能技术来实现对各种物理设备和系统的智能控制，以提高效率和安全性。

在人机环境系统智能领域，研究人员致力于开发能够感知环境、理解人类意图，并且能够与人类协同工作的智能系统。这些系统可以应用于智能家居、智能城市、智能交通等领域，为人类提供更加便捷、安全和舒适的生活和工作环境。