注意力机制（Attention Mechanism）正逐渐成为提升模型性能的关键因素。借鉴了人类视觉系统的选择性关注能力，赋予了机器模型聚焦于信息最丰富区域的智能，在图像识别、语言理解到游戏智能体等多个领域内发挥着至关重要的作用。随着研究的深入，注意力机制不断演变，从简单的权重分配到复杂的上下文建模，优化了模型的运算效率，提高了对数据的深入理解。本文将深入探讨注意力机制的原理、应用及其面临的挑战，展望这一技术如何继续推动人工智能的边界，开启智能处理的新篇章。