23_Transformer架构详解：从原理到PyTorch实现
Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内，Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型（LLM）的基础架构，包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和LSTM相比，Transformer通过自注意力机制实现了并行化训练，极大提高了模型的训练效率和性能。
AI学习
学习AI涉及编程语言（如Python）、数学基础、AI理论（包括机器学习、深度学习）、实践应用（如使用TensorFlow）、案例研究、伦理法律及持续跟进最新技术。从基础知识到项目实战，全面掌握AI需要扎实的理论与实践经验，关注领域发展，并具备跨学科协作能力。对于个人职业发展和适应未来社会，AI技能至关重要。
MobileNetV3架构解析与代码复现
MobileNet模型基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积的形式，将标准卷积分解为深度卷积和`1*1`的点卷积。对于MobileNet，深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道，然后，逐点卷积应用`1*1`卷积将输出与深度卷积相结合。