多头自注意力机制的核心思想是将输入序列分割成多个子空间，也可以理解为多“头”（heads），每个“头”独立地计算注意力，从而能够捕捉到输入序列中不同位置的特征和关系。，Multi-Head Latent Attention），主要优化的点在于：能够显著降低内存占用和计算开销，同时保持模型性能。DeepSeek使用的Transformer架构中，使用的是优化后的多头自注意力机制，名为。假如模型维度（

太阳能发电受天气、温度、光照强度等多种因素影响，具有间歇性和波动性，准确预测太阳能发电功率对于电网调度和能源管理至关重要。人工神经网络（ANN）由于其自适应、自学习和非线性映射能力，在太阳能发电预测中得到了广泛应用。本文将从神经网络的基本原理入手，逐步深入到其在太阳能发电预测中的应用，并以Matlab神经网络工具箱为例，展示如何利用神经网络构造预测模型。

太阳能发电受天气、温度、光照强度等多种因素影响，具有间歇性和波动性，准确预测太阳能发电功率对于电网调度和能源管理至关重要。人工神经网络（ANN）由于其自适应、自学习和非线性映射能力，在太阳能发电预测中得到了广泛应用。本文将从神经网络的基本原理入手，逐步深入到其在太阳能发电预测中的应用，并以Matlab神经网络工具箱为例，展示如何利用神经网络构造预测模型。

Deepseek提出了一种创新的注意力机制，名为多头潜在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention），是基于多头自注意力机制（MHA）的优化，能够显著降低内存占用和计算开销，同时保持模型性能。

多头自注意力机制的核心思想是将输入序列分割成多个子空间，也可以理解为多“头”（heads），每个“头”独立地计算注意力，从而能够捕捉到输入序列中不同位置的特征和关系。，Multi-Head Latent Attention），主要优化的点在于：能够显著降低内存占用和计算开销，同时保持模型性能。DeepSeek使用的Transformer架构中，使用的是优化后的多头自注意力机制，名为。假如模型维度（

代理是指 Deepseek、ChatGPT 等大模型能够自我构建解决一个特定任务的流程，以及自我决定在此过程中使用哪些工具。与之类似的还有一个名为工作流（workflows）的系统，工作流是指通过预先设计好的流程与工具来解决某个任务。两者的区别在于：代理可以自我动态调整，如设定一个任务让其完成，它能够自我决定整个工作流程，决定调用哪些工具，在出错时还能够自我修正，保证最终的任务能够顺利完成，更为灵

代理是指 Deepseek、ChatGPT 等大模型能够自我构建解决一个特定任务的流程，以及自我决定在此过程中使用哪些工具。与之类似的还有一个名为工作流（workflows）的系统，工作流是指通过预先设计好的流程与工具来解决某个任务。两者的区别在于：代理可以自我动态调整，如设定一个任务让其完成，它能够自我决定整个工作流程，决定调用哪些工具，在出错时还能够自我修正，保证最终的任务能够顺利完成，更为灵

Deepseek提出了一种创新的注意力机制，名为多头潜在注意力（MLA，Multi-Head Latent Attention），是基于多头自注意力机制（MHA）的优化，能够显著降低内存占用和计算开销，同时保持模型性能。

多头自注意力机制的核心思想是将输入序列分割成多个子空间，也可以理解为多“头”（heads），每个“头”独立地计算注意力，从而能够捕捉到输入序列中不同位置的特征和关系。，Multi-Head Latent Attention），主要优化的点在于：能够显著降低内存占用和计算开销，同时保持模型性能。DeepSeek使用的Transformer架构中，使用的是优化后的多头自注意力机制，名为。假如模型维度（