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本频道将启用AI参与指数（IIIA）贴纸。

借助“AI参与指数”（IIIA），您将可以直观地量化和呈现视频的AI参与程度（应该可以吧（但愿吧……

谁说小紫比我聪明的？本来我稳赢，小紫却跟我玩阴的！

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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”。

宇树科技在北京“客场复仇”天工机器人了吗？

宇树科技在世界机器人运动大会上，1500米“反杀”在今年北京机器人马拉松比赛中风光五两的天工机器人，也留下了一个巨大的争议，就是宇树科技参赛的机器人， 仍然是全程使用遥控。本期视频重点讨论一下，在AI端到端大模型都不成熟的情况下，中国机器人赛道几个比较有竞争力的企业，北京加速进化机器人公司，宇视科技，以及特斯拉的optimus ，大家如何在各自的赛道上独立进化，谁又能笑到最后