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- 在人工智能的发展过程中，AI Agent 已经逐渐从单一任务执行者演化为具备自主学习、协作和推理能力的智能体。在应对复杂决策场景（如智能制造、金融交易、灾害应急、智能交通）时，仅依赖单个 Agent 的计算与感知能力往往难以满足高效、鲁棒的决策需求。 在人工智能的发展过程中，AI Agent 已经逐渐从单一任务执行者演化为具备自主学习、协作和推理能力的智能体。在应对复杂决策场景（如智能制造、金融交易、灾害应急、智能交通）时，仅依赖单个 Agent 的计算与感知能力往往难以满足高效、鲁棒的决策需求。
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- Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来，已经彻底革新了人工智能领域，从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构，实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互，打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT，从ChatGPT到C... Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来，已经彻底革新了人工智能领域，从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构，实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互，打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT，从ChatGPT到C...
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