本篇以武俠情境解析 AI 大腦架構，介紹 CNN、RNN 與 Transformer 在處理影像與序列資料時的差異。透過情報陣法失靈案例，說明長距離依賴問題與自注意力機制，並延伸至 Transformer-XL 與自編碼器在長文本處理與資料壓縮上的應用，協助建立生成式 AI 核心模型理解。

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透過職場情境與白話比喻，
將 CNN、Transformer、Agent 等生成式 AI 概念，
轉譯為非工程背景也能理解的知識內容。

本篇為《白話實驗室》第二章 AI 教材模組，介紹神經網路核心架構：

CNN、RNN、LSTM、GRU 與 T（Transformer）。

解析各模型適用的資料型態與處理能力，說明現代大型語言模型（如 GPT）為何建立於 T 架構之上，適用於 AI 入門與 iPAS 應用規劃師考試基礎知識。