自注意力机制全解析：从原理到计算细节，一文尽览！
自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。
阿里云百炼产品月报【2025年10月】
通义千问本月重磅升级：发布9款Qwen3-VL多模态模型，支持视频理解、2D/3D定位；MCP生态新增17项服务；推出电商AI生图模板，助力商家降本增效。
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
本文介绍了如何从零开始搭建一个语音对话机器人，涵盖自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和文本到语音合成（TTS）三大核心模块。通过使用开源工具如FunASR、LLaMA3-8B和ChatTTS，以及FastAPI和Gradio等技术，详细指导读者轻松实现个人AI小助手的构建，适合技术新手快速上手。
从k折到自助法：常用交叉验证方法的优缺点
为了评估和改进机器学习（ML）算法的可靠性和泛化能力，交叉验证已被广泛采用[1]。交叉验证是一种在有限数据集上评估和比较不同模型性能的方法，其通过分割数据集为训练集和测试集以验证模型的性能。通过使用交叉验证，研究人员可以避免对单一实验的依赖，因此可以更好地评估模型的泛化能力。