来源：本文由公众号半导体行业观察（ID：icbank）翻译自「anandtech」，作者：Andrei Frumusanu，谢谢。

前言

本系列文章，之前有讲到VGGNet、ResNet、DenseNet、GoogLeNet等模型，它们的效果已经被充分验证，而且被广泛应用在各类计算机视觉任务上。这里我们介绍一篇优秀作品，SENet是ImageNet最后一届（ImageNet 2017）的图像识别冠军，全称是Squeeze-and-Excitation Networks，由Momenta公司所作并发布于2017 CVPR。SENet的思路很简单，也很容易扩展到已有的网络结构当中。

上大学的时候，在书店看到过一本书，书名叫《那些忧伤的年轻人》。

随手翻过几页，感觉就是文青的无病呻吟，没啥意思，但记住了作者名字，许知远。

后来才知道，这个名字是装逼界的天花板。

今天之所以又想起来这个书名，是因为看了一个视频。

是一个上海的记者辗转失业之后，也在搞自媒体，用视频号讲了很多故事。

为了保证图书馆报纸期刊的连续完整和收藏管理，3月1日，民乐县图书馆对2020年征订的11类报纸和92类杂志期刊进行了合并装订。

前期工作人员通过电话、微信等方式对借出的2020年的期刊杂志进行催回催收并分类整理，随后对过期报纸按照时间段、杂志期刊按照薄厚不一分别分类装订，通过排序加工、编目装订，共装订过期报纸合订本100册，过期杂志期刊合订本300册，分别为过刊过报包上牛皮纸封面并贴上标签，注明刊类刊期、分类号、邮发代号，整齐摆放在书库中收藏，以供读者查询。通过对上年报刊的整理装订，充实了馆内收藏，也确保了工作的连续。（李洁）

按大模型学习过程分组，用简单语言解释，适合 AI 新手。每个词有“意思”和“用途”，部分附代码示例。

1. 基础概念（认识大模型）

Transformer 确实是个“大块头”，对新手来说容易觉得复杂，因为它涉及多头注意力、位置编码、残差连接等概念，还夹杂着数学和代码。别担心，我会用最直白的方式拆解它，帮你从零开始理解 Transformer，就像讲故事一样，逐步建立直觉，再加上类比和简单例子，让它变得“好懂”又“有趣”。

你在跟AI大模型对话时是否会感到奇怪，这玩意怎么就能像个人一样，明白你在说什么，甚至还能跟你聊天，帮你写东西，解决问题。AI大模型，到底是怎么做到“听懂”我们的话的？

记者 | 安晶

正值伊朗外长扎里夫在纽约参加联合国会议之际，美国总统特朗普宣布美军在霍尔木兹海峡“摧毁了”一架伊朗无人机，指责伊朗在国际水域进行挑衅。

对于美国的说法，扎里夫称尚未收到相关消息。在接受美国媒体采访时，扎里夫释放出愿意缓和紧张关系的信号，称其对今后局势发展保持乐观。

而周四早些时候，伊朗伊斯兰革命卫队宣布于上周在霍尔木兹海峡扣押了一艘涉嫌走私石油的外国油轮。

从万吨级“莫斯科”号导弹巡洋舰，到4000吨级“马卡洛夫海军上将”号护卫舰，再到各种几十吨级高速巡逻艇、登陆艇，不是被击沉就是疑似被击沉。黑海舰队这两个多月来的表现已经很丢脸，没想到画面一转进入陆地大会战之后，主力云集的俄军坦克装甲部队同样拉胯，一炮未发几十辆坦克装甲车辆被团灭，一个BTG营级战斗群就这么没了。

谁也想不到苏联时代钢铁洪流令西方战栗不