FFN在Transformer里面主要是对多头注意力矩阵升维，非线性过滤，然后再降回原来的维度。这个通常的比喻是：FFN就像个人的思考空间—— Attention Layer帮助模型正确的分配注意力，然后FFN 帮助模型仔细的思考，提取更加抽象的特征。 这个比喻很好很形象，听到这儿往往会感觉恍然大悟，然后感慨模型设计精妙，唯一的问题是什么实质都没有解释。

1. 具身智能初创公司Physical Intelligence推出了一种专为动作设计的新tokenizer——FAST，训练速度提高5倍。 具身智能，是人工智能（AI）行业的下一个浪潮。如何有效训练 Transformers ...

2025年1月15日,金融界报道，令人瞩目的消息传来：山西云时代智慧城市技术发展有限公司成功获得了一项名为"一种基于Transformers-MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法"的专利，授权公告号为CN114998361B，申请日期追溯至2022年6月。这项技术的出现，标志着在农业领域土壤资源管理和监测发挥着革命性作用。