Fielix神经网络架构：场效应革新Transformer学习效率

作者开源新型神经网络架构Fielix，以“场效应”机制替代传统注意力机制。实验显示，在27M参数模型下，Fielix初始Loss为3.0，Transformer为7.9；最终Loss Fielix为1.66，Transformer为2.59，表明学习效率显著提升。然而，训练速度较Transformer慢2倍。作者因精力有限未继续优化，欢迎社区参与完善。该项目已发布于GitHub，为AI领域提供新思路。