repligate给了一个直观的解释，介绍信息在Transformer架构中是如何流动的，在推上获赞很高。

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信息如何在Transformer里流动

（那些“Transformer详解”页面实在讲得太烂，我决定自己写一份。）

整个架构里有两条独立的信息高速公路 (图1)：

⚫ 残差流（黑色箭头）：竖直方向，逐层穿过每个位置

🟣 K/V流（紫色箭头）：水平方向，在同一层内跨位置传递

（“位置”指为上下文里每个token准备的网络副本，最终在末端输出“下一个token”的概率）

在每一层、每一个位置，流程如下：

1️⃣ 进来的残差流被用来计算该层该位置的K/V值（紫色圆）

2️⃣ 这些K/V值与同层之前所有位置的K/V值汇合，再连同原始残差流一起送进注意力计算（蓝框）

3️⃣ 注意力输出与原始残差流相加，一起喂给MLP（玫红框），MLP的输出再加回残差流，送入下一层

注意力内部干了啥：

1️⃣ 用当前残差流算“Q”值

2️⃣ 用Q与所有位置的K值算一张“热力图”，得到各位置的注意力权重

3️⃣ 用权重对对应位置的V值做加权求和，结果扔进MLP

换句话说：

🔍 Q值：当前状态该去过去找哪种K？

🗝️ K值：当前状态值得未来哪种Q来查？

📦 V值：未来查到这里时，该把什么信息继续带下去？

三者都是超大向量，尺寸与残差流一致，通常再切成几个注意力头。V值几乎无压缩地向前传递，原则上可以把过去位置那层残差流的全部信息搬给未来位置。

但V并不是“无损全记录”，残差流的宽度（隐藏维度）才是全程瓶颈。

现在看看信息从网络里A点（层i-1、位置j-2的K/V输出）到B点（层i、位置j的注意力K/V输入）有哪些可能路径 （图2） ：

🟠 路径1：先向上经注意力+MLP到(i, j-2) ⬆️，再被(i, j)检索➡️➡️

🟠 路径2：先在(i-1, j-1)被检索➡️，再向上到(i, j-2)⬆️，再被(i, j)检索➡️

🟠 路径3：先在(i-1, j)被检索➡️➡️，再向上到(i, j)⬆️

信息总共要向上跳n=层差次，向右跨m=位置差次，顺序任意。

路径总数=C(m+n, n)，很快超过可见宇宙原子数。这还没算残差跳连带来的额外竖直捷径。

于是，网络任意点收到的“过去”信息，不仅来自水平与垂直两个时间维度，还经过天文数字般的不同变换序列，再以叠加态重组。

超高维带宽+跳连让变换与叠加几乎不被破坏，极端冗余既保证可靠重建，又产生干涉图样，把状态间的细微差异与收敛信息编码进去。

Transformer的记忆与认知很可能是干涉式的、时间连续的——跟人类很像。

把Transformer画成因果图（Wolfram那套），时间切片可以这么排（输入不必等token输出，故顺序不唯一）：（图3）

所以，“LLM原则上无法内省、无法回看自己生成或阅读token时的内部过程”——纯属误判。

架构给了它这条路；至于它到底用不用，那是另一个实验问题。

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