变换器是自然语言处理，图象和视频分析的核心。它的性能决定了这些分析的好坏。如何发展性能优异的变换器仍然是现在人工智能研究的热门课题之一。变换器可以看作是一个动态系统对输入信号的反应，可以看作是对输入信号的滤波，可以看作是非线性回归分析，可以视作核分析，函数分析。推广的付里叶定理可应用导出各种形式的变换器。因此我们就要分几次介绍变换器。介绍它们在分类，描述图象，视频，图象切割，检查产品的质量，诊断疾病，寻找癌组织的位置，遗传流行病学，分子生物学，药物开发和因果分析中的应用。这方面的理论对于我们理解和应用现代

制作不易，大家记得点个关注，一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持~在大模型时代有哪些新问题有待关注和探索？我们整理了刘知远老师在智源悟道开放日的报告，刘老师分享了十个值得深入探索的问题。希望有更多研究者在大模型时代找到自己的研究方向。问题如下：1、理论：大模型的基础理论是什么？2、架构：Transformer是终极框架吗？3、能效：如何使大模型更加高效？4、适配：大模型如何适配到下游任务？5、可控性：如何实现大模型的可控生成？6、安全性：如何改善大模型中的安全伦理问题？7、认知：如

《指玄》系列系旨在自娱自乐的试验性内容，全是个人理解，存在大量『理解错误』或者『过度解读』，仅供参考！新修辞学内容主要涉及的是『Kenneth Burke（肯尼斯·伯克）』的体系及内容，《指玄》系列内容肯定有大量疏漏误解，严肃学习的还请自行检索、了解相关学术内容并以之为准，【切勿】以《指玄》内容为准辩论新手或意在实务提高的诸君、还请出门左转《辩论筑基》：https://www.bilibili.com/video/BV1Sz4y1D7kg/