✨ AI贡献：他作为主要作者提出Transformer架构，其论文《Attention Is All You Need》彻底革新了深度学习序列建模范式，成为当今大模型的核心基础。来源：论文《Attention Is All You Need》，Wikidata。
计算机科学家人工智能研究员
G
员工
谷歌
U
哲学博士
南加州大学
2014
🏆 成就
Transformer架构：仅靠注意力机制的革命性突破
阿希什·瓦斯瓦尼是2017年开创性论文《Attention Is All You Need》的第一作者。该论文提出的Transformer模型，摒弃了当时主流的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全基于自注意力机制。这一核心洞见彻底改变了自然语言处理领域，为后续的BERT、GPT等大语言模型奠定了基石，是当前生成式AI浪潮的技术核心。
瓦斯瓦尼作为第一作者于2017年发表的论文《Attention Is All You Need》是AI领域的里程碑。该论文在神经信息处理系统大会（NeurIPS）上发表，提出的Transformer模型在机器翻译任务上取得了当时最好的结果（如WMT 2014英德翻译任务28.4 BLEU分），其并行化训练优势大幅减少了训练时间，开启了预训练大模型的新时代。
学术论文NeurIPS 2017机器翻译里程碑
💬 名言
“注意力就是你所需要的全部”
这是瓦斯瓦尼作为第一作者发表的革命性论文的标题《Attention Is All You Need》。这句话简洁有力地概括了Transformer模型的核心思想：通过自注意力机制，模型可以捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，而无需依赖循环或卷积结构。这句话已成为AI领域的经典名言，象征着NLP范式的转变。
名言Transformer注意力机制AI历史
“注意力即一切”
论文标题“Attention Is All You Need”（注意力即一切）本身已成为一句名言。它简洁有力地概括了Transformer模型的核心思想：复杂的循环或卷积结构并非必需，一个精心设计的注意力机制足以构建强大的序列模型。这句话代表了研究范式的转变，鼓励人们跳出固有框架思考。
名言核心思想研究范式论文标题
📝 简介
一篇论文重塑AI格局
2017年，当时在Google Brain工作的阿希什·瓦斯瓦尼与多位合作者共同撰写了论文《Attention Is All You Need》。这篇最初旨在改进机器翻译的论文，意外地提出了一个全新的神经网络架构——Transformer。它没有使用当时被视为标准的RNN或CNN，而是大胆地宣称“注意力即一切”。这个想法起初可能被视为激进，但最终被证明极具远见，彻底改变了深度学习，尤其是自然语言处理领域的发展轨迹。
