Transformer架构
刚刚！大模型的门槛，又被打下来了！
DeepSeek爆火，高性能低成本让企业接入AI成为必然趋势。年薪高达154W的大模型全栈工程师等岗位火热招聘，普通程序员面临被AI替换风险。知乎知学堂推出大模型应用开发工程师速成计划，免费学习名额仅限100人，助力入局大模型开发及提升竞争力。
吊打ChatGPT，脚踩Claude：DeepSeek 自我介绍
大模型已成为中国AI研究主流。DeepSeek在中文语义处理方面表现出色，成功翻译了俄罗斯教授的经济学导论。DeepSeek还提供了文本生成、分类与情感分析、问答系统等多样的功能。
仅缩小视觉Token位置编码间隔，轻松让多模态大模型理解百万Token！清华大学，香港大学，上海AI Lab新突破
文章介绍了V2PE（Variable Vision Position Embedding），一种用于增强视觉-语言模型在长上下文场景表现的位置编码方法。通过实验验证了其有效性和优势，为视觉-语言模型的发展带来了新的机遇。
关于神经网络的输入格式——数据集的处理。关于神经网络模型的结构说明
开发大模型包括数据集处理、模型设计与训练等步骤，以Transformer为例详解其结构；主要包含输入嵌入、编码器解码器架构和多头注意力机制等内容。
