文章目录🤔 1. 为什么（Why）问题场景：表达能力不足直觉理解：厨房加工数学本质理论支撑（通用逼近定理）：📐 2. 是什么（What）标准 FeedForward 结构为什么要"扩张-压缩"？SwiGLU 激活函数SiLU（Swish）激活函数GLU 变体对比FeedForward 与 Attention 的分工参数量分析🔬 3. 怎么验证（How to Verify）实验 1：FeedForward 基础💡 4. 关键要点总结核心概念设计原则🤔 1. 为什么（Why）问题场景：表达能力不足Attention的局限：Attention 负责"信息交换"但只是加权平均，都是线性操作无法表达复杂的非线性变换例子：输入：[0.5,1.0,0.8]→ 某个词的向量 目标：学习"这个词是动词还是名词"需要的是复杂的非线性决策边界，而不是简单的线性组合直觉理解：厨房加工🍳 类比：FeedForward就像厨房的加工过程输入：生食材（768 维向量）扩张：切碎、展开（