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好久没剪中长视频了

不会吧，真以为准大一的暑假是用来玩儿的？

浪前6.1骇浪01读势破局小组答辩

人类最强大脑不敌AI？数学家或将失业？

有声书《小米创业思考》第五章 我对互联网思维的理解 雷军配音

内容版权归中信出版社所有 配音：Cyber-雷军 本视频制作约 5 小时，制作不易~ 您的点赞是我更新的最大动力，希望得到大家的三连支持，Thanks♪(･ω･)ﾉ

我国人工智能专利数占全球60% 鸿蒙系统生态设备总量破11.9亿台

反贪局走一趟吧，优香！

ai桃信中问零花会如何？ ai桃信在动态有链接

十分钟从零理解Transformer位置编码：从公式到原理

自注意力机制是 Transformer 的核心，但它天生对词语顺序 “不敏感”——“我爱你” 和 “你爱我” 在它眼里可能没区别！这时候，位置编码（Positional Encoding）就成了关键：它像一把 “序列标尺”，给每个词贴上独一无二的 “位置标签”。你是否好奇过在Attention Is All You Need这篇文章中被一笔带过的位置编码的原理？ 视频里，我会从 Transformer 的 “缺陷” 讲起，一步步拆解位置编码的设计逻辑：为什么要用 sin 和 cos 函数？不同频率的三角函数如何生成唯一的位置 “指纹”？它又是如何让模型轻松理解 “相对位置”（比如 “相隔 3 个词”）的？不管你是 NLP 入门者还是想深挖 Transformer 细节的开发者，都能搞懂这个让模型看懂语序的核心技术。看完就能明白：位置编码不只是简单的 “位置标记”，更是 Transformer 理解语言顺序的 “底层密码”。