【AI 学习】深度解析Transformer核心:注意力机制的原理、实现与应用

文章目录 一、引言:注意力机制——Transformer的“灵魂” 1.1 背景:从RNN到Transformer的范式跃迁 1.2 本文核心内容框架 二、注意力机制基础:概念与发展历程 2.1 注意力机制的核心定义 2.2 注意力机制的发展历程 2.2.1 早期注意力机制:从机器翻译到图像识别 2.2.2 Tra

AI赋能原则10解读思考:当人人都能从 AI 获益,人类整体将跨入新的生产力时代

目录一、为什么必须进入“政府 2.0”?——治理的时空尺度被 AI 改写了二、AI 的真正价值不是“替代人”,而是“扩大每个人的能力边界”三、不是监管技术,而是设计“公共智能系统”(一)让每个人都能“用得起”“用得好” AI:建设国家级 AI 基础设施1. 提供普惠可及的 AI 公共服务2. 推动教育体系全面融入

2025年12月01日全球AI前沿动态

摘要AI领域技术与产业动态密集,DeepSeek推出V3.2系列模型,推理能力比肩GPT-5且长文本处理成本减半,Math-V2成首个开源IMO金牌数学模型;中美欧大模型持续迭代,多模态、智能体技术突破显著;美国49家AI初创单轮融资超亿美元,资本聚焦基础设施与垂直行业;AI应用向3D

医疗大模型LoRA微调实战:我用40行代码让AI学会看病

目录🎯 摘要一、技术原理:为什么LoRA是医疗AI的救命稻草?1.1 架构设计理念:别动基座,只加"外挂"1.2 核心算法实现:矩阵拆解的魔法1.3 性能特性分析:数据不说谎二、实战部分:手把手教你训一个医学问答助手2.1 完整可运行代码示例2.2 分步骤实现指南&#x

初识Langchain之AI语言大模型

目录1. 什么叫模型2. 什么是大语言模型2.1 神经网络2.2 自监督学习2.3 半监督学习2.4 语言模型3. 大语言模型的能力1. 什么叫模型 今天我们来聊一聊什么叫做模型。 模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法,通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察,这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其他输出

AI的提示词专栏:ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析

AI的提示词专栏:ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析 本文围绕 ChatGPT-4 与 GPT-3.5 的 Prompt 差异展开分析,指出二者定位不同是差异根源 ——GPT-3.5 主打高效轻量化,ChatGPT-4 聚焦复杂任务深度处理。核心差异体现在上下文理解(ChatGPT-4 窗口更长、关联更准&

AI的提示词专栏:Gemini Pro Prompt 的最佳实践

AI的提示词专栏:Claude-2 Prompt 编写细节 本文围绕 Gemini Pro 模型的 Prompt 设计展开,先介绍其多模态输入支持、动态上下文窗口等核心特性,对比其与 ChatGPT-4、Claude-2 在 Prompt 设计上的差异;接着阐述 “模态标识 + 核心指令 + 参数约束 + 示例

【Vue3】前端Vue3最常用的 20 道面试题总结(含详细代码解析)

以下是老曹关于 Vue 3 最常用的 20 道面试题总结,涵盖 Vue 3 的核心特性如 Composition API、响应式系统(ref / reactive)、生命周期钩子、组件通信、Teleport、Suspense、自定义指令等高频知识点。每道题都配有详细解释和代码示例,适合用于前端开发岗位的 Vue 3 技术面试准备&#xff0c