【Transformer 与注意力机制】系列总览
从《Attention Is All You Need》出发,把注意力机制、Transformer 架构、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性与未来架构串成一条 58 篇主线加一篇桥接文的深度博客线。
发布来自土法炼钢兴趣小组的知识、笔记、进展和应用。主题包括数据结构和算法、编程语言、网络安全、密码学等。
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从《Attention Is All You Need》出发,把注意力机制、Transformer 架构、训练范式、模型变体、推理工程、可解释性与未来架构串成一条 58 篇主线加一篇桥接文的深度博客线。
这是【Transformer 与注意力机制】系列的第一篇,承担两件事:一是把这套五十多篇文章为谁写、解决什么问题、彼此之间是什么关系交代清楚;二是为完全没基础的读者画出一条从向量、点积、矩阵乘法走到自注意力、再走到大语言模型的爬升路径,让你在投入时间之前先知道终点在哪、路上要经过哪些坎、读完之后你会、还不会做什么事。
一篇话讲清楚:网络爬取训练语料、书籍/代码/图片数据集、合成数据与 RAG 私域数据在著作权法上的真实边界。覆盖美国 fair use、欧盟 TDM 例外、日本 30-4 条、中国合理使用与生成式 AI 司法态度;逐个拆解 Books3、Common Crawl、LAION-5B、The Pile、StarCoder、Stack Exchange 等高频数据集的许可现状;给出工程团队在预训练、微调、RAG 三个场景下的可执行检查清单。
如果一个组织只是把 AI 用来缩短写 PPT 和周报的时间,那么它正在步入一条缓慢死亡的轨道。从大小公司、部门到个体,我们该如何跨越 AI 的局部红利,实现真正的战略跃迁?
AI 正在重新定义程序员的工作边界。理解人类认知的双过程模型——快速模式匹配和慢速符号推理——有助于分析这个变化,但这个模型本身也有局限。AI 的能力天花板仍在快速上移。
AI 如何寻路?详解 A* 算法原理(启发函数、二叉堆优化、JPS)与 Boids 群体模拟(分离、对齐、内聚、空间哈希加速、力优先级截断)。
探索垃圾回收技术的最新进展,包括 ZGC 的染色指针、读屏障技术以及 AI 驱动的参数调优。
当 ChatGPT 能在 30 秒内解释任何技术概念时,花三天写一篇深度文章还有意义吗?有。但理由和你想的不一样。
从卢德运动到数控机床到编程史,技术革命中手艺人的命运不是被替代,而是被降级——从工匠变成操作员。AI 时代的程序员正在重复同样的剧本。