2014年，Goodfellow提出GAN：让生成器与判别器博弈对抗，在minimax优化中共同进化。本文从零推导价值函数与纳什均衡，剖析模式崩溃难题及WGAN改进。提供Python（DCGAN）、C/C++、Java三种实现，完整呈现MNIST生成与面向对象框架。梳理GAN进化脉络，探讨Deepfake伦理。作为五大架构第四篇，GAN实现了从"识别"到"创造"的跨越。

《Attention Is All You Need》论文提出Transformer架构，彻底改变了序列建模方式。该模型摒弃传统RNN结构，完全基于注意力机制，实现了并行计算和长距离依赖捕捉。核心创新包括：自注意力机制使每个位置直接关注全局信息；多头注意力从多个角度提取特征；位置编码解决序列顺序问题。Transformer架构分为编码器和解码器，通过残差连接和层归一化优化训练。这一突破性设计为BE

本文介绍了使用Python库PyAutoGUI实现鼠标自动化操作的全流程指南。主要内容包括：PyAutoGUI的跨平台特性与优势、快速安装方法、核心API速查表（移动/点击/拖拽等），以及三个实战案例：绘制方形螺旋图案、网页自动投票脚本和批量删除AI对话记录。文章还提供了调试技巧（如实时坐标显示、权限设置）和常见问题解决方案，并推荐了OpenCV图像识别、打包exe等进阶方向。通过10分钟学习即可