《Attention Is All You Need》。
這篇全英文的預印本學術論文，在深夜十一點被上傳到了arXiv平臺。
沒有新聞釋出會，也沒有官方賬號的預熱宣傳。
最先發現這篇論文的，是幾個長期盯著九天實驗室動態的自媒體賬號。
他們把論文的標題和摘要截圖，首接發到了引力社群和迴音平臺上。
配文非常簡短。
【九天實驗室放出了天問大模型的底層架構論文。】
訊息剛一發出去，底下的評論區就湧入了大批等待吃瓜的網友。
白天關於天問大模型造假的陰謀論滿天飛，大家都等著看回響科技怎麼應對。
面對滿屏的英文字母和複雜的數學公式，普通網友完全摸不著頭腦。
【有沒有課代表來總結一下，這東西到底講了什麼？】
【全是大寫字母和看不懂的網路拓撲圖，這該不會是隨便發一篇水文來糊弄人的吧。】
【散了吧，估計是臨時拼湊的材料，想敷衍白天的造假指控。】
【連個中文翻譯都沒有，這是心虛了吧。】
質疑的聲音還在繼續增加。
十幾分鍾後，引力社群的一位認證大V發文了。
他的認證頭銜是“前百度深度學習實驗室高階演算法研究員”。
這位大V沒有配圖，而是首接發了一篇將近西千字的純文字長文。
文章的開頭只有乾巴巴的一句話。
“別吵了，迴響科技這次首接把AI界的桌子給掀了。”
這句話立刻吸引了數以十萬計的流量。
大V在文章裡使用了非常通俗的語言，對這篇論文的核心內容進行了拆解。
他解釋了傳統自然語言處理的痛點。
過去的演算法依靠迴圈神經網路，處理文字必須按照詞彙的先後順序一個一個讀取。
這種處理方式不僅計算速度慢，而且句子一旦過長，模型就會忘掉前面的設定。
這導致長文字生成經常出現前言不搭後語的問題。
大V在文章中加粗了一段文字。
“但這篇論文提出了一種全新的Transformer架構，他們首接拋棄了傳統的迴圈和卷積網路。”
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