<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>注意力机制</title><link>https://hex4c59.cc/tags/%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6/</link><description>Hex4C59 的中文技术博客，记录 AI Agent 工程、Rust、音视频开发与软件设计实践，包含源码分析、教程和可运行示例。</description><language>zh-cn</language><atom:link href="https://hex4c59.cc/tags/%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>读懂 Attention Is All You Need：从一次加权求和到完整 Transformer</title><link>https://hex4c59.cc/articles/attention-is-all-you-need/</link><guid>https://hex4c59.cc/articles/attention-is-all-you-need/</guid><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><description>用四张可播放、可逐步查看的动态图，解释 Q、K、V、缩放点积注意力、多头、位置编码、因果掩码，以及原版 Transformer 的编码器、解码器与训练过程。</description></item></channel></rss>