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• Transformer：注意力革命十年回顾与2026年生态全景

  2021年7月12日

  Transformer 自2017年《Attention is All You Need》提出以来，彻底改变了序列建模范式。它完全抛弃递归结构，依赖自注意力机制实现全局并行计算，成为现代大语言模型（LLM）、视觉基础模型、多模态AI的统一架构。尽管2024–2026年涌现了Mamba、RWKV、xLSTM等高效后Transformer架构，经典Transformer（尤其是Decoder-only）在2026年仍主导绝大多数生产级模型。本文从核心原理到代码实现，再到当前进化趋势与替代方案，系统拆解Transformer。

• 自注意力机制（Self-Attention）深度解构：从2017到2026的十年演进

  2019年7月12日

  自注意力机制是Transformer及现代大模型的灵魂。它让序列模型摆脱递归束缚，实现全局并行计算与任意距离依赖建模。尽管2024–2026年涌现了大量Softmax-free与线性复杂度替代方案，自注意力（尤其是其高效实现）仍是2026年绝大多数生产级语言、视觉、多模态模型的事实核心。本文从数学原理、工程优化到当前前沿趋势，系统拆解自注意力机制。

• 归一化技术全景：从数据预处理到现代大模型的稳定器

  2018年10月12日

  归一化（Normalization）是深度学习训练中不可或缺的“稳定器”和“加速器”。它从简单的数据尺度统一，演进到BatchNorm、LayerNorm、RMSNorm等层内归一化，已成为现代神经网络（尤其是Transformer和大语言模型）高效收敛的关键。本文系统梳理经典与前沿归一化方法，并给出2026年工业界的实用选择指南。