前言：前文介绍了RNN概念及其分类，本文讲解传统RNN。

前言：前面文章分享了传统RNN，此次分享传统RNN变体：LSTM和GRU。

前言：紧接着上文的Transformer各子模块作用分享，本文继续特别分享Transformer中残差连接（Residual Connection）的作用。

前面简单介绍了NLP，这篇文章分享NLP前期文本预处理的几种方式。

前言：在上一篇《详解Bert模型》中，我们了解了BERT如何凭借双向Transformer和预训练-微调范式革新了自然语言处理领域。但故事并未结束。BERT的成功点燃了研究社区的热情，催生出了一个庞大而充满活力的“BERT家族”。这些变体针对BERT的某些局限性，或在特定方向上进行优化，推动了NLP技术的边界。

前言：前面分享了RNN，这篇文章开始讲解注意力机制。

目前豆包（Doubao）已经集成了 **Seedream 4.0 图像模型**，支持“一句话”完成多种修图任务。

前言：本文分享一篇探究歌声风格转换的论文，全文五页，只提供第一页的英文及其翻译，详情请移步，链接：https://arxiv.org/abs/2509.15629v12025年歌声转换挑战赛：从歌手身份转换到演唱风格转换We present the findings of the latest iteration of the Singing Voice Conversion Challenge,

前一篇文章介绍了PyTorch概念，此次介绍PyTorch的。

前言：Transformer，这一在人工智能领域掀起惊涛骇浪的架构，自2017年谷歌团队发表《Attention Is All You Need》论文诞生以来，便以迅雷不及掩耳之势席卷全球，成为AI发展史上浓墨重彩的一笔。它究竟有何魔力，能让全球开发者为之疯狂，让AI技术焕发新生？今天，就让我们一同揭开Transformer的神秘面纱，探寻其优势所在。