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• 高效 Attention 变体：从稀疏、低秩到线性注意力

  14 Sep, 2026

  区分稀疏、低秩、核线性注意力与 FlashAttention，推导因果状态更新，并用手算与可运行代码理解 Performer、RetNet、GLA、DeltaNet 和 Gated DeltaNet。

• 大模型基础（二）：Self-Attention 从张量到多头机制

  更新于:12 Sep, 2026

  逐步拆解 Q、K、V 投影、缩放点积、Mask、Softmax、Value 聚合与 Multi-Head Attention，并用可手算案例解释训练和推理中的真实数据流。

• 大模型基础（一）：Transformer 到底改变了什么？

  更新于:12 Sep, 2026

  从序列建模难题出发，拆解 Transformer 的 Encoder–Decoder、Self-Attention、位置编码和残差路径，并建立现代 Transformer 变体的完整坐标系。