Transformer架构是大型语言模型的核心技术，彻底改变了AI领域。文章详解了其工作原理：输入分词后通过嵌入矩阵转换为向量表示，注意力模块使词语根据上下文相互作用更新语义，MLP模块进一步优化表示。模型通过反向传播训练，调整大量权重矩阵以预测下一个token。这种架构使模型能够捕捉长距离依赖关系，理解复杂语义关系，从而实现强大的文本生成能力。

Transformer架构是大型语言模型的核心技术，彻底改变了AI领域。文章详解了其工作原理：输入分词后通过嵌入矩阵转换为向量表示，注意力模块使词语根据上下文相互作用更新语义，MLP模块进一步优化表示。模型通过反向传播训练，调整大量权重矩阵以预测下一个token。这种架构使模型能够捕捉长距离依赖关系，理解复杂语义关系，从而实现强大的文本生成能力。

本文详细解析了Transformer模型架构，包括编码器和解码器的结构、自注意力机制原理、多头注意力机制、位置编码方法以及残差连接等关键技术。文章通过图解方式深入浅出地展示了Transformer如何通过注意力机制捕捉上下文关系，实现高效并行计算，以及在大模型训练中的应用，为理解现代生成式AI提供了系统化指南。

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本文介绍AI Agent的概念、四大核心机制(感知、思考、行动、记忆)及其与大模型的关系。通过实例展示应用场景，并提供在扣子平台创建专属Agent的5步实操指南(建体、定设、添能、调试、发布)。强调Agent是能自动完成任务的全能型AI助手，新手也能快速上手打造个人专属AI助手。

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制造业正面临着深刻的变革，数实融合已成为制造业转型升级的关键路径。工业大模型通过其强大的通用性，为制造业提供了一种全新的赋能方式本文重点介绍 DeepSeek+工业大模型赋能制造业数实融合的三种方式。‍‍‍在当今科技飞速发展的时代，制造业正面临着深刻的变革，数实融合已成为制造业转型升级的关键路径。DeepSeek+工业大模型，为制造业数实融合提供了强大的技术支撑，主要通过以下三种方式发挥重要作用。

本文详细列举了判断候选人是否具备千卡GPU集群训练经验的10个关键技术维度，包括模型显存开销计算、MFU性能分析、Megatron框架参数切分、Zero3训练通信优化、RDMA网络配置、容器化编排、存储系统设计、可观测性监控、问题定位与容灾等。作者强调真正的训练专家需要深入理解这些技术细节，而非仅会使用工具，为招聘方提供了专业的人才评估标准。

本文详细列举了判断候选人是否具备千卡GPU集群训练经验的10个关键技术维度，包括模型显存开销计算、MFU性能分析、Megatron框架参数切分、Zero3训练通信优化、RDMA网络配置、容器化编排、存储系统设计、可观测性监控、问题定位与容灾等。作者强调真正的训练专家需要深入理解这些技术细节，而非仅会使用工具，为招聘方提供了专业的人才评估标准。

工业大模型伴随着大模型技术的发展，逐渐渗透至工业，处于萌芽阶段。就大模型的本质而言，是由一系列参数化的数学函数组成的计算系统，且是一个概率模型，其工作机制是基于概率和统计推动进行的，而非真正的理解和逻辑推理，因此，当前大模型具有不可解释性和幻觉不可消除等主要特征。