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Publication date: 5 April 2026
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从实际案例来看，RNN是在时间维度上做固定权重的累加，每个时间步的信息被等权地压缩进同一个隐藏状态，导致长距离依赖难以捕捉。后来Transformer用注意力机制替代了RNN的这种线性累加，让模型可以根据内容动态地决定该关注序列中的哪些位置，这才有了后来的一切。
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