<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Transformer on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/transformer/</link><description>Recent content in Transformer on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 20:03:24 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/transformer/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Transformer 架构通俗讲解：注意力机制到底在算什么</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-18-transformer-explained/</link><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 20:03:24 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-18-transformer-explained/</guid><description>&lt;p>如果只用一句话概括：&lt;strong>Transformer 让序列中的每个词都能直接“看到”其他所有词，并根据相关程度决定从谁那里获取信息。&lt;/strong> 今天几乎所有主流大语言模型都建立在这个架构之上。理解它，不是为了自己从零训练模型，而是为了更准确地判断模型为什么擅长某些任务、又为什么会在另一些任务上出错。&lt;/p></description></item></channel></rss>