Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 ...

这项由首尔大学电子与计算机工程系的郑元基、李庆烈、徐浩基和全世英教授团队领导的研究于2025年1月发表，论文题为《Upsample What Matters: Region-Adaptive Latent Sampling for Accelerated Diffusion Transformers》。感兴趣的读者可以通过arXiv:2507.08422v1访问完整论文。

不过，Denny Zhou和Xuezhi Wang在《Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting》一文中提出其实不用这些提示，只要 改变模型的解码方式 ，就能让预训练的语言模型展现出推理能力。

他的理由简洁明了：推动人工智能（AI）实现大规模转变的技术是互联网，而不是 transformers。 在一篇题为《互联网是唯一重要的技术》（The Only Important Technology Is The Internet）的文章中，他写道： “在低数据（小数据）环境下，Transformers 将毫无价值（worthless）。