从零理解Transformer：自注意力机制核心原理深度剖析
以通俗易懂的方式拆解Transformer架构的核心——自注意力机制（Self-Attention），从QKV矩阵运算到多头注意力、位置编码、残差连接，逐步揭示这一革命性架构为何能横扫NLP、CV乃至多模态领域。附完整代码示例与可视化图解，零基础也能看懂。
标签：后端开发
共 5 篇文章
计算机视觉技术演进全景：CNN、ViT到多模态视觉大模型
回顾计算机视觉从AlexNet到Vision Transformer再到多模态大模型的技术演进历程。深入对比CNN的局部感受野与ViT的全局自注意力机制，解析CLIP、DINOv2等代表性模型的架构设计与应用场景，展望CV领域的下一波技术浪潮。
自然语言处理技术全景：从Word2Vec到大模型时代
梳理NLP领域从词向量到预训练大模型的技术发展脉络。涵盖Word2Vec、ELMo、BERT、GPT系列等里程碑式工作，详解注意力机制、预训练-微调范式和指令微调的核心思想，为理解大模型时代奠定坚实基础。
长上下文技术深度解析：从128K到百万Token的突破之路
详解大模型长上下文扩展的核心技术：位置编码优化（RoPE、ALiBi）、稀疏注意力机制、环形注意力、KV缓存压缩等。对比GPT-5、Claude和Gemini等模型的长上下文方案，探讨超长上下文在代码库理解、长文档分析和多轮对话中的应用前景。
置顶 多模态大模型技术全景：图文音视频的统一理解与生成
系统介绍多模态大模型的技术架构与发展趋势。从视觉编码器与语言模型的融合方式到跨模态对齐技术，详解GPT-4V、Gemini、Qwen-VL等代表性模型的设计思路。覆盖图文理解、视频分析、多模态对话等应用场景，展望AGI时代的多模态智能。