自注意力机制的持续进化：从Transfommer到DeepSeek-R1(2025)的深度语义理解跃迁

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引言

自注意力机制是大模型的核心引擎，其演进推动语义理解革新。2017年，Transformer架构凭借自注意力机制实现长距离语义依赖全局建模，颠覆传统范式。随着大模型向通用人工智能演进，该机制暴露出长程衰减、计算复杂度局限、语义一致性缺失等瓶颈]。2025年，DeepSeek-R1系列则通过自注意力机制的工程化优化，在长文本理解、低成本部署等领域实现关键突破，推动AI从实验室真正走进中小企业的生产一线[2]。（剩余7447字）

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