注意力残差-让马斯克点赞的中国论文 Kimi 团队发布的论文《Attention Residuals》(注意力残差)提出了一种对深度学习底层架构的根本性创新: 用注意力机制替换沿用十年之久的传统残差连接。该论文一经发布便在全球 AI 圈引发轰动,在Twitter上获得近 500 万浏览量,吸引了马斯克、Karpathy(OpenAI 推理模型之父)等顶级大佬的关注与点赞。OpenAI 研究员 Jerry Tworek 甚至惊呼"我们应该重新考虑之前的一切,深度学习 2.0 的时代即将到来"。甚至 Kimi 公司的估值都从中受益,涨至 180 亿美元。 本身在大模型圈引起轰动的论文就值得我们去学习和关注。而且这篇论文来自中国 Kimi 团队,更应该引起我们的重视。这几年来,中国团队比较轰动的研究,上一次属于 DeepSeek——它的贡献在于开源模型本身(R1 等),冲击了算力垄断叙事。(DeepSeek R1 的训练我笔记总结的有,我记得我之前拿去面试讲解这个训练方法,对于应用岗位来说是很加分的,面试官不懂,就会觉得你很厉害。不过对于算法岗来说,是基操了。)我把这一次 Kimi 的发布和上一次 DeepSeek 的发布,比作中国 AI 研究震动全球的两面旗帜。 这篇笔记分三个层次,不同背景的同学各取所需: 第一层:理解思想(适合所有人,包括产品)。 这本身是一篇深度学习网络结构的研究论文,但我们不是深度学习背景出身的,所以不去探讨公式,重点掌握它的核心思想。这一层所有人都可以理解,哪怕你是产品岗。 第二层:了解网络结构(适合开发同学)。 这里会带一点算法知识,比如残差网络——这是 Transformer 中使用的经典结构。即使你是开发出身,我们一直强调的是:多少还是要知道一点模型结构和算法知识,最好慢慢向算法方向深入。所以我们这里带一点网络的知识,我相信开发出身的同学可以看懂,也为后面深入学习算法打下一点基础、留一点印象。毕竟学习不是一蹴而就的,而是循序渐进的。 第三层:面试问答(适合所有人)。 文档最后总结了一些面试相关的问题和参考回答,你可以直接拿去用。思路还是那样——既然我们学了,就可以看时机把它讲出来,主动展示给面试官。这一部分产品、开发都可以学习、背诵、面试时讲。 #互联网大厂 #大模型应用开发 #程序员 #面试 #原创
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