在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）的浪潮中，Transformer架构无疑是近年来最重要的突破之一。它不仅彻底解决了传统循环神经网络（RNN）的健忘和训练速度慢的问题，还开启了大语言模型的新纪元。本文将从机器翻译这一经典任务出发，深入剖析Transformer架构的核心原理，包括编码器-解码器架构、注意力机制的奥秘，以及它如何通过纯注意力机制实现高效的序列处理。

在人工智能领域，混合专家架构（MoE）与Transformer架构的融合正在成为推动大模型发展的新趋势。文章深入剖析了MoE架构的核心理念、优势以及与Transformer架构的融合方式，探讨了这种融合如何提升模型的计算效率、扩展性和适应性，供大家参考。

昨天，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！

超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。

DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。

大道至简，本文用通俗易懂的语言解释了Transformer的核心原理，对于我们这种没有基础的普通人，也是能快速理解的，也能对当前的大模型有更深入的认识。

最近一段时间，有关长文本能力的探讨被摆到了台面上，而就在人们比拼上下文窗口时，谷歌发布了一篇论文，谈到团队发明了一种新的注意力技术，这项技术可以让transformer大模型在有限的计算资源条件下处理无限长度的输入。

前段时间，马斯克开源了大模型Grok-1的源代码。开源本来是件好事，不过很多人发现Grok-1采用的是Mixture-of-Expert，而不是大家熟悉的Transformer架构。这是为什么呢？本文尝试解答一下此类问题。

Transformer模型基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构，在自然语言处理任务中取得了显著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里，作者就对Transformer神经网络做了解读，一起来看一下。

时间跨入2024，在这一年，AI行业可能会迎来怎样的发展趋势？这篇文章里，作者结合机构们发布的报告与预测做了整理，一起来看看，或许可以帮你获得更多AI前瞻视野。

有关“套壳”的争论一直没有停止，那么，当我们在谈论套壳的时候，到底在谈论什么？怎么厘清大模型套壳的逻辑？这篇文章里，作者结合访谈与论文，尝试阐述哪些步骤、哪些环节存在套壳的空间。

Transformer的高内存消耗和高推理成本的局限性开始显现出来，替代者跃跃欲试。本篇文章详细利用各种数据介绍了Transformer的替代者以及各种理论知识，推荐想了解人工智能的同学阅读。