在深度学习的发展历程中,2017 年谷歌团队发表的《Attention Is All You Need》论文具有里程碑意义 —— 该论文提出的 Transformer 架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)乃至人工智能领域的技术路径。与传统循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)不同,Transformer 以 “注意力机制” 为核心,实现了并行化计算与长序列依赖建模的双重突破,成为当前所有大型语言模型(如 GPT、BERT)的基础架构。本文将从技术原理、架构设计、演进历程及应用价值四个维度,系统解析这一革命性模型。
当 AI 正以前所未有的速度渗透进写字楼与菜市场,却仍有人高举“拒绝”旗帜——他们并非技术恐惧者,而是在捍卫“被盗的劳动”与“被稀释的人性”。从好莱坞编剧罢工到程序员博客声明,从坚持手敲小说的作者到关掉 ChatGPT 的自媒体人,这篇文章带你走进“AI 抵抗者”的真实世界:他们担忧训练数据的道德原罪,警惕提示词取代专业技能,更恐惧人类在不知不觉中把思考、情感与主体性交出。拒绝 AI 是一场注定失败的战役吗?答案或许关乎我们每一个人是否还能继续成为“自己”。