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LogicAI

1 篇

我想要一个属于自己的 AI 智能体

LogicAI2 系列第一篇。不讲架构，不讲代码——只讲一个朴素的需求：我希望有一个真正了解我、和我一起工作的 AI。

6月8日

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Transformer 原理

5 篇

Transformer 原理（一）：全局观 —— 为什么它改变了一切

Transformer 系列第一篇。从 RNN 的困境出发，建立对 Transformer 架构的全局直觉：Encoder-Decoder 结构、数据流、Embedding 与 BPE 分词。

6月3日 2

Transformer 原理（二）：Self-Attention 深度拆解 —— Q K V 的前世今生

Transformer 系列第二篇。从"it 指代什么"的动机出发，逐步拆解 Self-Attention 的完整计算过程，深入理解 Q、K、V 的设计哲学与缩放因子的数学证明。

6月4日 3

Transformer 原理（三）：多头注意力与位置编码 —— 从多角度理解到感知顺序

Transformer 系列第三篇。拆解多头注意力的设计哲学与参数量真相，并追溯位置编码从 Sinusoidal 到 RoPE 的进化史。

6月5日 4

Transformer 原理（四）：砖与瓦 —— Residual、LayerNorm、FFN 与 Decoder-only 架构

Transformer 系列第四篇。拆解每层 Encoder/Decoder 内部的关键组件：残差连接如何让深层网络可训练、LayerNorm 为什么选择层而非批、FFN 的隐藏维度为什么是 4 倍、Causal Mask 如何防止作弊，以及 Decoder-only 架构为什么成为大模型的主流选择。

6月6日 5