Transformer 計算量：兩項研究結論為何相反？
資料來源
3 份來源注意力層與循環層的計算量
附錄參照《Attention Is All You Need》中的單層複雜度對照，粗略估算計算量。內容為功能展示編寫。
注意力層的計算量約與“長度²×維度”成正比，循環層約與“長度×維度²”成正比。兩項研究的模型維度均為512；圖 2 按這一估算畫出兩類層的計算量隨輸入長度的變化，並標出兩項研究的輸入長度。
- 注意力層
- 循環層
這只是數量級估算，不含常數項和前饋層等其餘部分，不能直接換算出兩項研究的實測比例。
目前來源: 注意力計算量附錄（範例）.pdf · 第 2 頁 · 圖 2
向資料提問
成果預覽
提問之後，可以把發現整理成報告。
常見問題
什麼是 DeepShelf？
DeepShelf 是為深度研究和學習設計的雲端工作台。你可以把論文、報告、錄音、文稿、表格等長資料放進同一個專案，據此向 AI 提問、比較和追問，再把發現整理成可下載的報告。回答中的引用可一鍵點回原文核驗。除 DeepShelf 1.0 外，還支援 GPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等模型，可用模型因方案而異。
查看各方案支援的模型DeepShelf 和 ChatGPT 這類工具有什麼不同？為什麼要先上傳檔案？
ChatGPT 這類工具也能讀你發過去的檔案，區別在於上傳之後。DeepShelf 會先把每份資料初讀一遍、做好筆記，這是“解析”的過程。這樣做有三點好處：
- 之後的回答優先以資料為依據，答得更准。
- 資料留在同一個專案裡，新增對話不必重新發送。
- 回答里的每處引用都能點開核對原文：PDF 按原排版跳到對應段落，錄音定位到對應的時間和轉寫，Word、TXT 和電子書定位到解析後的文字。
幾本很長的書或一疊報告放在一起，DeepShelf 讀得過來嗎？能找出它們之間的關聯嗎？
可以。把它們放進同一個專案，勾選這次要用的資料，再問它們哪裡一致、哪裡矛盾、彼此有什麼關聯。我們用多本十萬字以上的書一起試過，包括跨書的關聯問題，效果遠超其他同類產品，這個規模也還不是上限。真正的限制來自方案：每個專案能放多少份資料、單個檔案能有多大。掃描件和表格的效果不如能選中文字的 PDF。它指出的關聯，也請點開引用逐條確認。
DeepShelf 可以上傳哪些檔案類型？
DeepShelf 支援 PDF、Word（DOCX）、純文本（TXT）、電子書（EPUB）、圖片（JPG、JPEG、PNG）、音訊（WAV、MP3、M4A、OGG）、網頁（HTML、HTM）、表格（CSV、XLSX）、PowerPoint（PPTX）等格式。單檔案大小和每個專案的檔案數量因方案而異。
查看支援的資料格式DeepShelf 可以免費使用嗎？
可以。新註冊的帳號有七天 Plus 試用，期間共 100 點。試用結束後自動轉為 Free，不再包含 Plus 權益，但仍可繼續使用。解析資料、提問和生成報告都會消耗點數，用量取決於資料長短和所選模型。在會員期間上傳的檔案，轉為 Free 後仍可提問並引用。餘額和消耗記錄在“設定”→“用量”查看。
查看各方案的額度與限制我上傳到 DeepShelf 的論文、錄音或客戶資料，會被拿去訓練模型嗎？
DeepShelf 不會將你的上傳資料、對話內容或生成結果用於大型語言模型訓練。
我們會長期儲存你的資料、生成過程和結果，方便你隨時回看和繼續使用；不再需要時，可以在工作台刪除專案或資料。同時，我們會記錄必要的調用日誌，用於排查故障、維護安全和防止濫用。
DeepShelf 是雲端服務。解析檔案和生成回答時，完成任務所需的內容會交給相應的模型與解析服務處理。與目前任務無關的敏感資訊，建議不要上傳。