Transformer 架构基本原理：Encoder、Decoder 和 Attention 在做什么
一、一句话讲清 TransformerTransformer 是一种处理序列数据的神经网络架构。它最关键的设计是 Self-Attention：让一句话里的每个 token 都能直接和其他 token 建立联系，再按重要程度聚合信息。这和 RNN 的思路完全不同。
编码 / 解码器（Encoder/Decoder）和复用 / 解复用器（MUX/DEMUX）
编码器 / 解码器（Encoder/Decoder）和多路复用器 / 解复用器（MUX/DEMUX）的功能和作用常常易混淆，看似都是 “多与一的转换”，但核心功能、设计目标、工作原理和应用场景完全不同，不存在功能重叠，可以理解为同属数字系统的 “信号转换家族”，但分工完全不同：M
增量型编码器是怎样工作的？
前面两篇文章我们介绍了步进电机和步进驱动器。我们知道，步进电机本身没有反馈装置，在一些需要精确控制的场合，还需要配合编码器等反馈装置来使用。为了使本教程更贴近实际工程应用，我们的实验装置安装了增量型编码器。这篇文章，我们就来认识下增量型编码器。
从零学习大模型（6）——Transformer 结构家族：从 Encoder 到 Decoder，大模型为何偏爱 “单边设计”？
Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。
AVA-Encoder：当AI终于学会看懂一部电影
你有没有想过一个问题：现在的AI已经能写代码、能画画、能生成视频，为什么还是拍不出一部像样的电影？不是技术不够先进，是它压根不知道该怎么"看电影"。想象一下，你把《泰坦尼克号》甲板拥抱那场戏丢给一个AI创作助手，让它学着拍一部类似的作品。
编码器原理（Encoder）——伺服系统是如何“看见位置”的
一、先给你一个工程结论编码器的本质：把“机械位置”变成“电信号”二、为什么一定需要编码器？回到一个核心问题：电机转了，系统怎么知道？
每天五分钟机器学习算法模型实战：注意力机制的encoder-decoder
本文重点为了解决在Encoder与Decoder架构中针对输出不同的序列在输入序列中所占权重一样的问题，如上一篇文章所示，我们使用注意力机制。
RPG 与 RPG-Encoder：为仓库级 AI 工程，量身打造一种中间表示
近年来，很多大模型都能从自然语言描述中稳定地写出单个函数或单个文件。但如何将这种能力延伸到“从高层规格生成完整仓库”，或者“对真实仓库形成持续可用的全局理解”，目前仍处于早期阶段。而这两个看似相互独立的方向，实则共享着同一个底层困局——缺少一种适合代码仓库的中间表示。