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Multi-color highlights, margin notes, and live presence — built for deep reading sessions.
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Attention is All You NeedVaswani et al. · p.42 / 156
ED
SK
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ED
EdwardKey insight — link to Section 5
Seu espaço de trabalho completo para pesquisar.
Leia a fundo. Conecte ideias. Torne o conhecimento seu.
Seus artigos, notas e IA, juntos em um espaço tranquilo.
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Um lugar paratudo
Suas leituras, notas e IA, conectadas em um único espaço de trabalho.
Leitura e destaque de documentos
Leia PDFs com destaques, anotações e marcadores coloridos.
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12 highlights · 4 notes
Ch. 3 of 8
AT
Attention Is All You NeedVaswani et al. · NeurIPS 2017 · p. 3
The Transformer relies entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence-aligned RNNs or convolution, enabling significantly more parallelization.
Architecture
Key claim
ME
My margin note · Ch. 22h ago · synced
Insight
Multi-head attention lets the model attend to information from different representation subspaces. Each head learns a distinct projection — together they capture syntactic and semantic patterns in parallel.
Pinned quote
Exam-worthy
p. 12“Attention is all you need — recurrence and convolutions are not required for state-of-the-art sequence transduction.”
Research — TransformersUpdated 5 min ago · 4 backlinks
Linked to PDF
Goal: understand why attention beats RNNs for long-range dependencies — prep for Friday seminar.
Read Section 3 — Model architecture
Highlight key equations (Q, K, V)
Sketch encoder-decoder diagram
Write 200-word summary in own words
Add 5 flashcards to Anki deck
STICKY NOTEPinned
Compare encoder-decoder attention vs self-attention — could be a great blog post. Reference Bahdanau (2014) as the historical anchor.
Lecture notes — Mar 12CS 224N · Stanford
Auto-synced
Prof. Tanaka emphasized that positional encoding is critical since attention has no inherent order. Sin/cos works because relative positions become linear functions of the encoding vector.
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d))
What does the paper say about scaling self-attention beyond 512 tokens, and how does it compare to Longformer's sliding window?
3 sources
My library
The Work Docs AI
Synthesis · 3 docs
StreamingVanilla self-attention has O(n²) memory and compute complexity, which makes contexts beyond 512 tokens impractical on standard GPUs. Three approaches dominate the literature:
Longformer — sliding window of 512 + global tokens → O(n)
Performer — kernel approximation with random features
FlashAttention — exact, but IO-aware tiling for speed
From your highlights: “the dot-product becomes the bottleneck above 1k tokens” — matches Vaswani §3.2.
Vaswani · p.6
Beltagy · p.3
Dao · p.2
My notes · Ch. 3
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Um assistente de IA que pesquisa e aprende por você
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To Read
Attention Is All You Need
NeurIPS 2017 — 12 pages
V
VaswaniBERT Pre-training
NAACL 2019 — 16 pages
D
DevlinReviewed
Drop here
Attention Is All You Need
NeurIPS 2017 — 12 pages
V
VaswaniWhat did the author say about transformers?
Vaswani et al.Author · Google Brain
Attention Is All You NeedPDF · 12 pages
My highlights — Ch. 3Note · Updated 2h ago
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Em breveTransforme capítulos em cartões ou testes de múltipla escolha. Teste a memória e acompanhe o domínio.
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Busca de citações
Encontre trechos relevantes e arraste as citações para suas notas.
Summarize paper
One-click TL;DR with key claims and methods.
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Page-level citations, colors, and tags organize every quote you save.
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Compare results in Section 4?
THE WORK DOCS
Recall improved 18% over baselineVaswani p.42, but precision dropped slightlyDevlin p.7.3 sources
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SOURCE
cited by 248
92% match
78% match
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AI
ED
SK
SavedH1
Smith 2024
💡
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fig-3.png— Vaswani et al., p.42
Cite Devlin 2018Tab
342 words · 2 citationsSynced 2s ago
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Markdown.md
ReadyNotionespaço conectado
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ReadyBibTeX.bib
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7-day streak
3 / 12QUESTION
What is multi-head attention?
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Depoimentos traduzidos do inglês.
Eu procurava um leitor de documentos assim há muito tempo. É simples e extremamente eficaz para me manter no caminho certo. Desde que comecei a usá-lo, estou muito mais produtiva.
Megan Torres
Doutoranda em Neurociência · UCLA
A busca de documentos é excelente. A experiência sem obstáculos é o que me faz usar este aplicativo todos os dias. Mudou minha forma de trabalhar.
James Whitfield
Professor associado de Direito · NYU
Com montanhas de artigos para ler, impressiona como é simples e o quanto me ajuda a focar. Adoro.
Camille Rousseau
Estudante do terceiro ano de Medicina · McGill
Com o The Work Docs, estou fazendo mais coisas do que nunca. Organizei todos os meus artigos de pesquisa em um só lugar — uma salvação.
Arjun Mehta
Analista sênior de pesquisa · McKinsey
Com tantos documentos de casos e trabalhos do curso, era exatamente o que eu precisava. Destacar e anotar PDFs me fez economizar inúmeras horas.
Hannah Yoo
Ciência da Computação e preparação para Direito · Stanford University
Os recursos de IA são realmente transformadores. Conversar com meus documentos e receber resumos instantâneos transformou meu fluxo de trabalho.
Marcus Bell
Consultor de estratégia · Deloitte
Reviso contratos todos os dias. O The Work Docs torna fácil navegar por PDFs longos. Os resumos com IA economizam muito tempo.
Nadia Osei
Advogada júnior · Clifford Chance
Finalmente um aplicativo que não atrapalha. Interface limpa, rápido e com uma busca surpreendentemente poderosa. Recomendo a todos os desenvolvedores da minha equipe.
Kenji Nakashima
Engenheiro de software · Stripe
Trabalho com artigos técnicos densos e este aplicativo tem sido uma verdadeira salvação. O chat com IA me ajuda a entender conteúdos complexos mais rápido.
Priya Nair
Engenheira de aprendizado de máquina · Google DeepMind
Toda a equipe usa a ferramenta para diligência prévia. Colaborar nunca foi tão fácil. O espaço de trabalho mantém todos alinhados e focados.
Lucas Ferreira
Cofundador e CEO · Fundo
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Megan Torres
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