根据文章内容，不同于 Transformer 的新型架构主要有 4 类，核心差异体现在底层计算逻辑与Agent 时代关键需求（长序列、动态记忆、低算力） 的适配能力上，具体分析如下：
- 核心特点：完全脱离 Transformer 框架，基于 “非线性递归” 设计，模拟人脑 “反馈式记忆”—— 信息可双向流动（不仅浅层到深层，还能深层到浅层动态修正），而非 Transformer 的单向信息流。
- 关键差异：解决 Transformer “固定层数无法智能筛选信息” 的问题，能自主压缩无关记忆、回溯关键内容，更适配 Agent 的 “持续学习” 与 “复杂闭环任务”。
- 代表案例：阶跃星辰未命名的全新架构，专注突破 Agent 时代的自主规划能力瓶颈。
- 核心特点：复兴并升级传统循环神经网络（RNN），用 “高效状态传递” 替代 Transformer 的 “全连接注意力计算”，避免平方级算力增长。
- 关键差异：处理长序列时，无需计算每个词与所有词的关联（Transformer 的 “平方灾难”），仅通过传递关键状态就能维持上下文理解，在 8 万 Token 以上仍能稳定输出，且算力消耗大幅降低。
- 行业态度：已成为非 Transformer 路线的主流，连 Transformer 共同创造者 Llion Jones 都公开表示转向该方向探索。
- 核心特点：模仿人脑 “神经元放电” 模式，通过脉冲信号传递信息，而非 Transformer 的张量计算，对数据和算力的需求极低。
- 关键差异：性能突破显著 —— 中科院自动化所与沐曦合作的 “瞬悉 1.0”，仅需主流模型2% 的数据量就能达到同等效果，直接解决 Transformer “依赖大规模数据与算力堆砌” 的痛点，尤其适合中小企业私有化部署。
- 核心特点：打破 Transformer “多模态模块分离” 的模式（如文本、图像各自编码后拼接），在底层架构就实现多模态信息的统一表示与深度融合。
- 关键差异：无需后期 “跨模态对齐” 步骤，处理图文、音视频等复杂任务时，逻辑更连贯、效率更高，适配 Agent “处理复杂多源数据” 的需求（如自动分析含图表的百万级数据报表）。
虽非完全脱离 Transformer，但属于重要变革方向：将 Transformer 的 “强语义理解” 与 Mamba 的 “长序列高效处理” 结合，不同层用不同架构（如浅层用 Mamba 处理长文本，深层用 Transformer 优化逻辑），实现 “无损性能 + 低算力” 平衡。谷歌、英伟达、Meta 等巨头均在推进该路线，腾讯混元 T1 已实现超大型推理模型的无损应用。
我可以帮你整理一份对比表格，清晰列出这几类架构在 “算力消耗”“长序列能力”“适用场景” 上的具体差异，需要吗？