本文研究了基于Transformer架构的大型语言模型在均场动力学中的应用，分析了其鞍点特性和动态均场方程。提出了SSA训练策略以降低计算成本并提高泛化能力，同时探讨了DMFT工具在神经网络中的应用。研究表明，Transformer可视为数值ODE求解器，并提出了改进方案Macaron Net，展示了其在学习任务中的优越性。此外，研究还探讨了神经网络在复杂动态系统中的因果关系学习潜力。