技术原理
曲线分层架构
采用独特的非线性分层设计，模拟生物神经元的弯曲连接，大幅提升信息传递效率。
自适应成熟度
模型能够根据数据量自动调整参数"成熟度"，就像香蕉成熟过程一样，从青涩到完美。
绿色节能
相比传统 Transformer 架构，香蕉模型在推理阶段能耗降低 40%。
架构图解
非线性拓扑结构
传统的神经网络层与层之间是线性堆叠的，而香蕉模型引入了“曲率张量”，使得信息流可以绕过某些计算瓶颈，就像光线在弯曲空间中传播一样。
-
01.
动态路由路径
数据包根据内容的复杂度自动选择“直通”或“弯曲”路径。
-
02.
能量感知剪枝
自动修剪低效的神经元连接，保持模型的“身材”苗条。
Tensor Curvature: 0.85
性能对比
推理速度 (Tokens/sec)
Banana Model v2
145 T/s
Standard Transformer
85 T/s
RNN-based Models
40 T/s
测试环境：Single TPU v5e, Float16 precision, Batch size 32
应用场景
移动端部署
超低功耗使得香蕉模型可以流畅运行在手机和 IoT 设备上。
实时边缘计算
在网络不稳定的边缘节点提供稳定的 AI 推理能力。