Transformer 架构详解：从 Attention 到大模型
拆解注意力机制、多头自注意力与编码器-解码器结构，讲透 GPT 与 BERT 背后的同一个 Transformer。
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拆解注意力机制、多头自注意力与编码器-解码器结构，讲透 GPT 与 BERT 背后的同一个 Transformer。
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把语音、文本生成等系统级 AI 能力接进鸿蒙应用，再走完签名、测试、上架与运营的全流程。
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Demo 人人会写，产品难在稳定：拆解鉴权、计费、限流、评测与监控，让 AI 应用真正可用。
当 VLM 遇上机械臂与移动底盘：拆解端侧推理、感知-决策-执行闭环与具身智能的落地路径。
为什么微调比从零训练省得多？用 LoRA 冻结原模型、只训练低秩增量，在自己的数据上定制大模型。
大模型正在从“只能读字”走向“能听会看”：梳理视觉、语音、视频模型接入与工具链集成的方法。
让大模型不仅会聊天，还会“动手做事”：理解 Agent 循环，用 Function Calling 搭建第一个智能体。