登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在人工智能飞速发展的今天，Transformer架构已成为自然语言处理领域的核心引擎。但你是否曾好奇，为何注意力机制能够如此高效地处理长序列数据？其背后的并行计算奥秘正是这一技术革命的关键所在。当我们深入探究Transformer架构的成功秘诀时，无疑是最为核心的技术亮点。与传统递归神经网络（RNN）的顺序处理方式不同，注意力机制通过巧妙的矩阵运算设计，实现了对序列数据的并行处理，这正是现代大语言
摘要：Transformer采用多头注意力机制而非单头，主要是为了多角度捕捉信息。单头注意力只能关注单一视角（如语法或语义），容易忽略其他重要信息；而多头机制通过多个注意力头并行处理（如分别关注主谓、动宾、位置等关系），最后合并结果，能更全面理解复杂模式。虽然头数增加会提升计算量，但通过合理设置头数（如8-32个）可以平衡效率与性能。多头机制不仅增强模型表达能力，还提高了训练稳定性。
MIT团队在MICCAI2025提出的AttnUNet模型通过结合注意力机制与UNet架构，显著提升了医学图像分割性能。该模型能动态聚焦关键区域，在处理低对比度、噪声图像时表现突出。相关研究还提出AgileFormer和SF-UNet等改进方案，采用可变形注意力、双域特征学习等创新设计，在多个医疗数据集上达到85%+的DSC指标，为医学图像分割提供了新思路。这些成果证明，注意力机制能有效增强UNe
摘要：上下文是NLP中理解语言单元的关键环境信息，能消除歧义、维持连贯性和支持推理。与优化输入设计的上下文工程不同，上下文本身是模型处理的信息基础。原始Transformer受限于O(n²)计算复杂度，难以处理长上下文。目前通过稀疏注意力、递归机制、记忆库等技术创新，已实现百万级上下文处理，推动了大模型在复杂任务中的应用。这些进步为AI处理长文本、多轮对话等场景提供了技术支撑。
AI Agent凭借"自主感知-决策-执行"的闭环能力，正从学术概念转向产业应用。它以大语言模型为"大脑"，结合工具链、感知系统和数据库，实现从"被动响应"到"自动执行"的转变。AI Agent不仅提升效率，更重构用户体验，未来将向多智能体协同发展，覆盖个人生活、企业办公和产业服务三大领域，成为驱动生产生活变革的关键力量。
Transformer是2017年提出的革命性神经网络架构，基于自注意力机制彻底改变了自然语言处理领域。其核心创新在于完全摒弃RNN结构，通过并行计算和直接捕捉任意位置依赖关系，解决了RNN存在的两大痛点。Transformer由编码器和解码器组成，核心组件包括输入嵌入、位置编码、自注意力机制、多头注意力、前馈网络等。其中自注意力机制能动态计算序列中所有词之间的关系，而多头注意力则从不同子空间学习
Transformer 架构之所以能成为 ChatGPT、DeepSeek 等顶尖 AI 模型无可撼动的基石，关键在于它集成了以下革命性的优势：全局视野（
本文提出了语言功能PropertyType 的元框架体系，通过 基本意思表达 和 根本情绪激发 的双重维度，构建人机协同的智能系统。包含三大模块：生理构造（Instrument）负责知识归纳，个性智能体代理（Agent）处理意图映射，共性智能合约（Effector）执行行为闭环。通过 共轭+交感机制，系统既赋予机器结构化意义，又触发人类情感共鸣，形成开放-人、闭合-机器、永动-机械的三角协角协同。
本文对比分析了AnythingLLM、RAGFlow、Dify、FastGPT和Cherry Studio五种本地自建知识库工具。从技术特点、功能清单、资源要求、适用场景和使用体验等多维度进行详细对比，针对个人知识管理、企业级文档解析和隐私敏感场景提供选型建议，分享各工具的部署配置、处理效率和准确性等实战经验，为技术爱好者提供全面的本地知识库解决方案参考。
本文介绍了一种改进RAG检索效果的方法，通过在索引中添加结构化字段和使用LLM转换用户查询，将系统召回率从50-60%提升至95%以上。该方法针对需要精确匹配的场景，如特定服务位置查询，通过结构化过滤替代传统向量搜索和BM25搜索，解决了语义相似性但非精确匹配的问题，同时考虑了实现成本和性能平衡。
论文摘要：该研究系统评估了处理表格数据的深度学习方法，指出当前模型因测试标准不一而难以比较的问题。作者提出了两个简单高效的基线模型：ResNet-like架构和改良的FT-Transformer，通过统一实验框架在11个数据集上验证其性能。实验表明，FT-Transformer综合表现最优且稳定，但传统梯度提升树（GBDT）仍具竞争力。研究还开发了基于注意力机制的特征重要性解释方法，为表格数据深度
本文介绍了使用HuggingFace Transformers进行中文文本分类的实战流程。首先加载ChnSentiCorp数据集并进行预处理，使用AutoTokenizer进行文本编码。然后构建基于预训练模型（hfl/rbt3）的分类器，配置训练参数（batch_size、学习率等）和评估指标（准确率、F1值）。最后通过Trainer类完成模型训练、评估和预测。整个过程展示了HuggingFace
vLLM作为分布式大模型推理引擎，通过分页注意力、连续批处理等核心技术优化性能。其架构包含KV缓存管理器、调度器和执行器，支持预处理、调度、模型执行和采样全流程。关键技术包括分页注意力机制、前缀缓存共享和推测解码，并采用预填充与解码节点分离的架构。系统支持多GPU并行和分布式扩展，通过动态负载均衡提升吞吐量。性能测试关注TTFT、ITL等指标，实现高并发AI服务支持。vLLM的创新设计使其在LLM
本文系统介绍大模型框架性能优化三大策略：通过批量推理、异步执行和缓存降低延迟；利用流水线化、多模型并行和硬件异构提升吞吐量；结合模型选择、资源调度和优先级控制成本。文章提供vLLM等框架的具体代码实现，并展示LangChain+vLLM+RAG的综合架构，帮助开发者构建高性能、低延迟、成本可控的大模型应用系统。
摘要：OpenAI的Sora模型采用Diffusion Transformer(DiT)技术取代传统U-Net架构，实现高质量视频生成。DiT通过将图像分块转换为Token序列，利用Transformer处理扩散过程，并创新性地使用自适应层归一化(adaLN)注入条件信息。其中adaLN-ZERO技术通过零初始化确保训练稳定性，使模型先学习核心去噪任务再逐步适应条件控制。该技术突破为扩散模型带来更
Transformer架构的出现无疑是人工智能领域的一个转折点，它不仅推动了自然语言处理的飞速发展，也为多模态学习和通用人工智能奠定了基础。从2017年原始Transformer的提出，到如今GPT-5等强大模型的涌现，Transformer家族已经成长为实现人工智能应用的核心引擎。
35 岁程序员别慌！AI 赛道疯狂揽才，抓住风口年薪百万不是梦
文章详细解析了AI大模型的反向更新过程，包括正向传播（模型预测）和反向传播（参数调整）两个核心阶段。通过梯度下降算法，模型不断调整权重和偏置，减少预测值与目标值间的交叉熵损失。学习率作为关键超参数控制更新步长，影响模型收敛速度与性能。整个过程类似于人类学习解题思路的反复迭代，最终使模型掌握解决问题的能力。
FFaceNeRF是一种基于神经辐射场的小样本3D人脸编辑方法，通过几何适配器将固定布局分割图调整为自定义蒙版布局。其核心创新包括：1）几何适配器和特征注入机制实现灵活编辑；2）三平面增强的潜在混合策略提升小样本学习效果；3）基于重叠的优化确保精细区域编辑精度。仅需约10个样本即可训练，支持用户自由定义编辑区域，在保持人脸身份特征的同时实现高精度局部编辑。该方法突破了传统NeRF人脸编辑对固定分割
Transformer是谷歌2017年提出的模型，已成为现代大语言模型的基石。它由编码器和解码器组成，核心是自注意力机制和多头注意力，能够高效捕捉长距离依赖。位置编码解决了序列顺序问题，残差连接和层归一化提升了训练稳定性。解码器的掩码多头注意力确保了自回归生成的因果性。这些设计使Transformer能够高效并行处理信息，成为当前大模型时代的技术基础。
RAG是一种结合检索与生成的技术，通过从外部知识库检索相关信息来提升大模型生成质量。其核心流程包括9个关键步骤：1）文档预处理；2）文档分块；3）向量化处理；4）向量数据库存储；5）问题改写优化；6）检索相关片段；7）结果重排精筛；8）构建提示词；9）大模型生成答案。该技术广泛应用于企业内部知识问答、AI Agent开发等场景。文章还提供了从零构建RAG系统的完整代码示例，包括文档分块、向量化、检
大模型原理全解析：从词向量到Transformer架构，一篇读懂LLM核心机制【建议收藏】
本文详细介绍了RAG切片的概念、必要性及五种主流策略：改进固定长度切片、语义切片、LLM语义切片、层次切片和滑动窗口切片。每种策略都有其适用场景和优缺点，从计算效率到语义完整性各有侧重。文章提供了代码示例和选择指南，帮助读者根据文档类型和需求选择最佳切片策略，以提升大模型知识库的检索效率和答案质量，为AI构建井然有序的"资料架"，而非混乱的"书堆"。
从零开始学Transformer：架构精解与大模型基础，收藏起来慢慢学！
在 Transformer 技术落地过程中，“选什么模型、用什么工具、投入多少资源” 的决策直接决定项目成败。许多团队常陷入 “盲目追求大模型”“工具选型混乱”“资源投入失控” 的误区 —— 例如用千亿参模型解决简单文本分类任务，或为边缘部署选择仅支持云端的工具链，最终导致成本超支、落地延期。本文将构建一套 “业务需求→技术匹配→决策验证” 的闭环方法论，拆解模型选型、工具链选型、资源投入决策的核
文章系统介绍了8种RAG策略，包括朴素RAG、多模态RAG、HyDE等，每种策略的适用场景、条件和案例。提供了四维度对照表作为技术选型参考，并给出监控指标、Fallback策略和A/B开关等部署小贴士，帮助读者根据实际需求选择合适的RAG策略。
【AI知识速览】爆火AI Agent到底是什么？从入门到实践，一篇搞定，值得收藏！
本节介绍了如何在少量样本下高效微调多分类 Transformer 模型，使用微调 BERTurk 模型在土耳其语新闻数据集上取得了约 93.0% 的测试准确率和 92.99% 的宏平均 F1 分数，详细介绍了数据划分、自定义 MyDataset 实现、训练循环与 Trainer 用法，以及如何使用 pipeline 快速进行推理。
AI 是谁”（助手、专家、工具等）
本文介绍了LangGraph实战前的知识储备要点，重点解析了LangChain的ChatModel调用方法与ReAct框架原理。 模型调用：通过LangChain可便捷调用20+厂商的大模型（如DeepSeek），示例展示了ChatDeepSeek的完整响应结构，包括核心内容（如生成的儿歌）和元数据（token消耗、请求ID等）。 ReAct框架：结合推理（Reasoning）与行动（Acting
本文介绍了LangChain-OpenVINO GenAI示例存储库，该存储库通过OpenVINO实现英特尔硬件优化与LangChain编排的集成，为生成式AI应用提供一体化参考方案。存储库覆盖文本、视觉、语音多模态场景，包含医学转录、视频摘要等实操案例，支持多种部署环境。采用分层架构设计，集成了LangChain框架、OpenVINO工具包以及各类AI模型，包括文本生成（如Llama 3.2）、
我们之前介绍了MCP协议的概念是什么以及如何使用客户端cline调用MCP服务，再到如何自己动手实现MCP Server demo和MCP Client demo，循序渐进基本对MCP已经有了整体的认识。那么，MCP是随着Agent应运而生的，自然而言它最终的使用场景还是要回归AI Agent。至今为止市面上的Agent已然琳琅满目，傻瓜化的编排框架也是层出不穷。然而，想要使用MCP Server
只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！
同时课程详细介绍了。
文章深入对比了LangChain和LangGraph两大大模型开发框架。LangChain提供丰富组件和LCEL编排能力，适合简单一次性任务；LangGraph专注于构建有状态Agent系统，支持复杂图结构和状态管理。从技术架构、应用场景等维度分析，给出选型建议：简单任务选LangChain，构建Agent系统选LangGraph，两者可结合使用。框架选择应基于具体项目需求。
本文详细介绍如何构建基于Agent的生产级RAG系统，通过工业设备维修手册案例，从数据预处理（多策略分块、清洗、摘要生成）到系统构建（规划、执行、反思、工具调用），再到评估验证，展示了完整开发流程。系统采用LangGraph实现智能体功能，通过多层次知识库和思维链推理技术，实现了高质量的知识问答和故障诊断能力，是学习大模型应用的实用指南。
本文详细介绍了如何将Dify与RAGFlow深度集成，通过RAGFlow优秀的知识库构建能力和Dify强大的工作流功能相结合，实现更可靠的知识检索。文章从创建知识库、设置API KEY到在Dify中连接外部知识库并测试召回效果，提供了完整操作步骤，展示了这种集成方式能实现强强联合，提高应用构建的准确性，适合想要提升大模型应用知识检索能力的开发者学习和收藏。
本文介绍了Transformer架构中的核心组件——注意力机制。文章首先回顾了神经网络的发展历程，指出RNN在处理序列数据时的局限性，进而引出注意力机制的优势。详细解释了注意力机制中Query、Key、Value三个核心概念的计算原理，并通过字典查找的类比帮助理解。最后给出了注意力机制的数学公式和PyTorch实现代码，展示了如何通过矩阵运算实现注意力计算。文章为理解Transformer架构奠定
Dify知识库迁移全流程指南，涵盖数据导出SQL编写、目标库数据更新、文档文件迁移及向量库同步等技术细节。提供完整的PostgreSQL操作命令，帮助开发者实现不同Dify环境间的知识库迁移，确保数据完整性和功能可用性。
近些年，在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型（PLMs），并在解决各类 NLP 任务上展现出了强大的能力。有趣的是，当参数规模超过一定水平时，这个更大的语言模型实现了显著的性能提升，并展现出小模型中不存在的能力，比如上下文学习。为了区别于 PLM，这类模型被称为大型语言模型（LLMs）。
本文详细介绍了如何在Coze平台上搭建"用例设计智能体"，该智能体支持上传多种格式的需求文档（文本、图片、doc、pdf、txt等及在线链接），并能生成测试用例并以思维导图形式输出。文章通过步骤详解，包括创建智能体、添加工作流、编写提示词、预览调试和发布等环节，帮助读者构建一个能自动生成测试用例的AI工具，显著提升测试效率。
数字资产追踪的核心任务趋势预测：给定过去30天的价格/交易量数据，预测未来1天的资产价格；异常检测：识别异常交易（比如大额抛售、洗币），用"重建误差"标记异常点；关联分析：分析多资产间的关联（比如比特币与以太坊的价格联动），用注意力权重可视化。self,input_dim: int, # 输入特征维度（比如10）d_model: int, # Transformer隐藏维度（比如64）nhead:
随着近两年来对视觉Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表达能力不断提升，并已经在大部分视觉基础任务 (分类，检测，分割等) 上实现了大幅度的性能突破。然而，很多实际应用场景对模型实时推理的能力要求较高，但大部分轻量化ViT仍无法在多个部署场景 （GPU，CPU，ONNX，移动端等）达到与轻量级CNN（如MobileNet） 相媲美的速度。在8位的情况下，这种差异不会产生太大的差
收藏！大模型核心技术：Transformer与混合专家(MoE)完全指南
UltraRAG 2.0是由清华大学、东北大学和OpenBMB联合开发的RAG框架，基于MCP架构将核心组件封装为标准化服务器，通过YAML文件声明复杂逻辑，实现极低代码量快速构建多阶段推理系统。这一设计显著降低了技术门槛，让研究者能专注于算法创新而非工程实现，已在GitHub开源，内置17个主流benchmark任务和多种高质量baseline。
在 2025 CCF 全球高性能计算学术大会上，中国科学院大气物理研究所林鹏飞研究员团队报告了一项重要研究成果。在全球海表面温度短期预报领域取得突破，为海洋环境预报提供了关键技术支撑。HyperAI超神经在不违原意的前提下，对林鹏飞研究员的深度分享进行了整理汇总，以下为演讲实录。
transformer
——transformer
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
讯飞AI开发者社区
2048 AI社区
智联教育社区
