#大模型架构

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Percepta发布Spotlight新架构，用可寻址记忆替代注意力，实现记忆无限增长而访问成本不变，并将智能模块与记忆解耦，让模型无需重新训练即可获得新知识与技能。本文解析其核心机制与MoE的区别，并保持审慎评估。

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深度解析Transformer架构核心原理，涵盖自注意力机制QKV本质、Encoder-Decoder结构、Flash Attention显存优化、RoPE位置编码、GQA推理加速等工程落地方案，助你从面试到实战全面掌握大模型底层架构。

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