SemiAnalysis · @SemiAnalysis_ · X·2026-06-29 09:00·68天前
AI 导读

Transformer 的注意力机制已经走过了漫长的道路。我们要感谢开源社区的研究人员和工程师,他们持续让高性能 AI 变得可及。请与我们一同庆祝,分享此帖,标记更多贡献者,并分享趣闻,共同完善注意力的开放历史!(1/8)🧵

SemiAnalysis@SemiAnalysis_
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2026-06-29 09:00· 68天前
AI 导读

Transformer 的注意力机制已经走过了漫长的道路。我们要感谢开源社区的研究人员和工程师,他们持续让高性能 AI 变得可及。请与我们一同庆祝,分享此帖,标记更多贡献者,并分享趣闻,共同完善注意力的开放历史!(1/8)🧵

Transformer’s Attention mechanism has come a long way. We’d like to thank the researchers and the engineers in the open-source community for continuing to make high-performance AI accessible. Please celebrate with us by sharing this post, tagging more contributors, and sharing anecdotes to complete the open history of Attention! (1/8)🧵

来源:SemiAnalysis· x.com