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大语言模型简史：从Transformer（2017）到DeepSeek-R1然而，「幻觉」问题 — —即生成内容与事实不符，甚至出现「一本正经地胡说八道」的现象 — — 成为了一个关键挑战。查看全文>>分类：科技作者：人工智能学家点击：84 日期：2025-05-11

逐步理解 Transformers 的数学原理Inputs and Positional Encoding。北京大学:2025 年 DeepSeek 系列报告 - 提示词工程和落地场景。查看全文>>分类：科技作者：人工智能学家点击：113 日期：2025-05-07

混合专家架构（MoE）与 Transformer 融合的·深度解读虽然面临挑战，但 MoE 与 Transformer 的融合发展前景依然十分广阔。未来，MoE 与 Transformer 的融合有望在大模型领域发挥更加重要的作用，成为推动人工智能技术发展的关键力量。查看全文>>分类：科技作者：人人都是产品经理点击：35 日期：2025-04-26

Transformer到底解决什么问题？阿里妹导读本文希望围绕“Transformer到底是解决什么问题的”这个角度，阐述NLP发展以来遇到的关键问题和解法，通过这些问题引出Transformer实现原理，帮助初学者理解。查看全文>>分类：科技作者：人工智能学家点击：15 日期：2025-04-26

从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸TransformerAidan Gomez:创办 Cohere，专注于企业级 NLP 模型，估值 22 亿美元，客户包括 Salesforce 和 Oracle。查看全文>>分类：科技作者：人人都是产品经理点击：20 日期：2025-04-26

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