自注意力机制解读：每个词都在"检索"全句

掘金 2026 年 10 月 19 日发布的文章把自注意力机制解释为词与词之间的“内部检索”：每个词发出查询，与全句所有词的标签做点积打分，经缩放和 softmax 归一化后加权混合成新的表示。 文章依次拆解了多头注意力、位置编码、因果遮罩与 Transformer 整机流水线，并指出注意力、RAG、预训练共享“相似度打分加加权取回”的同一数学内核，只是分别运行在词级、文档级和互联网级三个尺度上。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。