Transformer的核心：自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心，让序列中每个元素直接关联所有其他元素，实现全局信息交互。相比RNN的顺序处理和CNN的局部感知，它能并行计算、捕捉长距离依赖，并提供可解释的权重分布，彻底改变了序列建模方式，成为大模型崛起的关键基石。（239字）
基于蚁群算法的旅行商问题(TSP)求解
蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。
中文语音识别转文字的王者,阿里达摩院FunAsr足可与Whisper相颉顽
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。
FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。
Triton入门教程：安装与编写和运行简单Triton内核
Triton是一款开源GPU编程语言与编译器，专为AI和深度学习领域设计，提供高性能GPU代码开发的高效途径。它支持通过Python编写自定义GPU内核，性能接近专家级CUDA代码，但无需掌握底层CUDA知识。本文全面介绍了Triton的核心功能、安装方法、基础应用、高级优化策略，以及与CUDA和PyTorch的技术对比。此外，还探讨了其在实际项目中的应用场景，如加速Transformer模型训练和实现高效的量化计算内核。Triton简化了GPU编程流程，降低了开发门槛，同时保持高性能表现，成为连接高级框架与底层硬件的重要工具。
【NLP】Transformer理论解读
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，目前已经在目标检测、自然语言处理、时序预测等多个深度学习领域获得了应用，成为了新的研究热点。
