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【Transformer 与注意力机制】39|T5:把所有 NLP 任务塞进 Text-to-Text,代价在哪里

T5 把翻译、分类、摘要、问答都改写成统一的文本到文本任务,但这个接口不是免费的。本文拆开 span corruption 的 corruption rate 和平均 span 长度旋钮、T5 论文的原始消融数字、任务前缀如何变成模型的格式捷径、C4 清洗规则本身携带的归纳偏置,以及 Encoder-Decoder 在推理服务上的结构性代价,并给出 Text-to-Text 是否该覆盖分类与检索这条至今没有定论的争论线。

【系统架构设计】架构即 AI 上下文:让 AI 读懂你的系统

聊天窗口里的临时粘贴不是架构。本文分析上下文失败模式,给出 ADR、C4、OpenAPI 与运行时拓扑等可版本化工件如何成为 Agent 的权威上下文,讨论新鲜度与单一真相源,并划定与 RAG/向量引擎的分工及「文档即上下文」是否制造新单点的争论。