易安的文章

Self-Attention 为什么成了 Transformer 的核心机制

软件模型有过一个很长的阶段：它们能读句子，却不太会“理解句子”。问题不在词表，也不完全在参数规模，而在于早期模型看待语言的方式太像流水线——前一个词处理完，才能轮到后一个词。这样一来，句子一长，前面的信息就会慢慢变模糊。这就是我看完这期视频后最想记住的一点：Transformer 真正改变局面的地方，不是简单把模型做

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易安2026-05-19架构阅读()

传统开发者转型实录：Java程序员寻求大模型应用开发路径与课程推荐

一篇发布于技术社区 Linux.do 的讨论帖引发了关于传统开发者职业转型的广泛关注。帖主是一名拥有...

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易安2026-05-19前沿阅读()

基于Dify构建独立站SEO与GEO智能体工作流教程合集公开

近日，开发者社区Linux.do上的一篇帖子分享了名为《独立站出海营销AI工具》的系列视频教程，重点...

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易安2026-05-19前沿阅读()

开发者炸锅！谷歌Gemini Pro API额度被大幅削减，峰值降至1/20

近日，针对谷歌旗下大模型Gemini Pro的访问限额调整在开发者社区引发了广泛讨论。根据Linux...

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易安2026-05-19前沿阅读()

Multi-Head Attention：一句话有歧义怎么办？多看几遍

自然语言天生有歧义。 "The detective followed the spy with binoculars." 这句话有两个完全合理的理解：侦探拿着望远镜跟踪间谍，或者间谍带着望远镜刚好被侦探跟上了。人脑能瞬间意识到两种可能，但早期的 AI 模型做不到——它只会 picks up 其中一种，另一种直接丢掉。

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