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从零学习大模型（3）——注意力机制：从 Self-Attention 到 KVCache，AI 如何学会 “聚焦”？
从 Transformer 的 Self-Attention 到 GPT 的 KVCache，注意力机制的每一次优化都推动着 AI 能力的跃升。本文将从基础原理出发，解析 Self-Attention、Cross-Attention 的核心逻辑，以及 MHA、GQA 等优化策略如何让 AI 在效率与性能间找到平衡。
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从零学习大模型（2）——从文字到数字：Tokenizer 与 Embedding 如何让 AI 读懂人类语言
从 ChatGPT 到文心一言，大模型已成产品革新的关键。但要真正理解它们的能力，产品经理必须掌握底层的语言处理机制。这篇文章将拆解 Tokenizer 与 Embedding 的核心逻辑，用产品视角解析 AI 如何“读懂”语言。
从零学习大模型（1）——Transformer架构：原理、演进与AI领域的颠覆性影响
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。
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把六指图喂进“最强”多模态模型，它依然坚称只有五根手指；让它认“雷碧”，也会被文字带偏。作者用一连串实测拆穿幻象：模型并非“看见”，只是高维概率复读机。数据偏差、任务粒度、长尾缺失才是幻觉根源。认清边界，才能补数据、改架构，把 AI 真正用在刀刃上。
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大模型评估：初学者入门（一）
大模型的风口已至，但评估却始终是一道“看不清又绕不过”的门槛。本篇文章将从基础概念出发，手把手引导初学者理解大模型评估的核心逻辑与方法体系，厘清技术指标背后的实际含义，为后续深入探索打下坚实的认知地基。
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