还在逐个啃自注意力和位置编码的差别？OpenKB助手是讲序列模型设计的助手，帮你把该选哪种架构一次说清。
怎么用
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核心用法
先根据问题判断是否涉及编码器自注意力、掩码解码器自注意力或编码器-解码器注意力，再结合路径长度、并行计算、位置信息缺失、掩码约束和点积缩放等规则进行解释，最后给出多头注意力、残差连接、层归一化、随机失活与标签平滑等配置的取舍理由。
触发场景
用户在比较 Transformer 与递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）与卷积序列模型时、用户询问自注意力、多头注意力或掩码注意力在编码器/解码器中的作用时、用户想知道为何需位置编码、为何注意力可降低长距离依赖路径或提高并行度时、用户调试或解释自回归解码中的信息泄露风险时
优劣特点
优势：能聚焦 Transformer 架构中的机制决策，解释“为何注意力替代递归”的核心原因；覆盖自注意力、掩码、自编码器-解码器注意力和位置编码等关键环节；可结合多头分解与训练稳定性规则给出一致的解释框架。局限：不用于心理学、推荐系统或视觉场景中的注意力概念；不处理与 Transformer 外层的提示工程、模型扩缩放规律等宽泛大模型问题。
适用人群
机器学习工程师、模型研究人员、课程讲解者，以及需要解释序列模型设计与调试逻辑的产品技术团队。
详细说明
面向搜索研究与内容处理场景，支持对 Transformer 注意力结构进行分析说明，并覆盖 OpenKB 相关的 deck 编辑、HTML 质检等任务，帮助用户判断结构行为与内容问题。
常见问题
它是做什么的？
还在逐个啃自注意力和位置编码的差别？OpenKB助手是讲序列模型设计的助手，帮你把该选哪种架构一次说清。
支持哪些工具？
这个技能可以装进 Claude Code、Codex。
怎么用？
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源码在哪里？
源码地址：https://github.com/VectifyAI/OpenKB
怎么安装？
安装在星算助手客户端里完成 —— 由它决定装进 Claude Code、Codex 还是别的工具，并写好对应配置。