根据推特用户God of Prompt的信息，Grassmann模型与Transformer模型在Wikitext-2语言建模和SNLI自然语言推断任务中表现各异。13M参数的Grassmann模型在Wikitext-2上困惑度为275.7，而同规模Transformer为248.4，Grassmann模型在语言建模方面落后约11%。但在SNLI验证准确率上，Grassmann head以85.50%略微超过Transformer head的85.45%，显示在某些推断任务中Grassmann结构优于注意力机制。该对比为AI模型架构创新带来新的业务机会，来源为God of Prompt。

根据God of Prompt的说法，Grassmann流形因其有限维、明确代数结构（如Plücker关系）在AI架构设计中受到关注。据God of Prompt报道，Grassmann流形能够自然捕捉局部线性几何特征，并支持全球不变量计算，为模型提供可追溯的数学分析基础。与复杂张量空间相比，Grassmann流形更易于几何解析，为机器学习中的模型可解释性和稳健性带来了新机遇。