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在人工智能的自然語言處理中的確有這種問題，網絡在處理長文本時常常會因爲距離太遠而丟失關鍵信息。這也是爲什麼傳統的RNN和LSTM雖然能解決一部分問題，但它們的記憶能力仍然有限，尤其在處理長文本或複雜句子時，模型的性能往往不盡如人意。
林楓看到馬庫斯的反應，知道他已經觸摸到一些未來即將到來的人工智能變革的端倪，便稍稍放緩了語氣：“我倒是覺得你們可以考慮在網絡中引入‘自注意力機制’，讓每個輸入節點與其他所有節點進行互動，通過這種機制，網絡可以自適應地識別哪些輸入對當前的輸出更重要。這種方式能夠極大提升模型對長文本的處理能力，也會使訓練更有效率。”
“自注意力機制？”馬庫斯低聲重複着這個陌生的術語。
林楓點頭：“是的，等你們進一步研究這個方向時，會發現它不僅適用於自然語言處理，甚至可以擴展到其他領域，比如圖像處理、視頻分析等。這種機制將改變網絡處理複雜數據的方式，使得信息處理更精準，學習過程更穩定。”
馬庫斯的思緒被徹底激發了。他看着林楓，忍不住感慨道：“你這些想法……感覺遠遠超出了我目前的理解範圍，甚至我感覺這些思路已經超出很多傳統的共識了。
我們一直在深度學習的框架內打轉，卻沒想到可以有這麼多突破性的新思路。
真沒想到你對人工智能居然也有這麼深厚的造詣？”
林楓反問：“這算很深的造詣嗎？這些不是很簡單嗎？”
