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transformer

Transformer 是處理序列資料的核心架構，從文字生成、圖像擴散到日誌異常偵測都常見其身影。它關注注意力機制、長距依賴與推論效率，也延伸到壓縮位元組、生成多樣性與交易系統等實作場景。

8 篇文章

5 個關鍵部件看懂 LLMs

5 個關鍵部件帶你看懂 LLMs 如何從資料、token、注意力到對齊，進而判斷訓練與部署該看什麼。

這篇論文證明，Transformer 不必每一層都同寬；把前後層加寬、中央層縮窄，可以在維持表現下減少計算與記憶體。

這篇論文證明，透過少量探測量測與 site-specific Transformer，就能在不明確重建自干擾通道的情況下做出有效波束設計。

大型語言模型把海量文字學成可預測 Token 的系統，能寫作、摘要、翻譯，也會胡說八道。

這篇論文把焦點放在代理式 AI 的偏誤風險，特別是已用在購物、影音與導覽等消費場景的 transformer-based 系統。

CLAD 直接在壓縮位元組流上做 log anomaly detection，省掉解壓與解析流程，摘要宣稱平均 F1 達 0.9909。

2026 AI 加密貨幣交易機器人實作指南：資料管線、模型選擇、風控、部署與合規，幫你把想法變成能上線的系統。

研究團隊在擴散Transformer中引入即時排斥機制，防止模式崩潰，生成更創意、更多元的文字轉圖像結果。