注意力上下文配重台
四个对齐分数经过稳定 softmax 后，变成同一目标位置对四个源位置的读取比例。拖动分数，观察权重与上下文向量如何一起变化。
m = max(e)
αᵢ = exp(eᵢ-m) / Σⱼ exp(eⱼ-m)
c = Σᵢ αᵢ hᵢ
αᵢ = exp(eᵢ-m) / Σⱼ exp(eⱼ-m)
c = Σᵢ αᵢ hᵢ
对齐分数 e：未归一化的匹配程度
实现先减去最大分数 max(e)。这个操作不改变 softmax 结果，却能避免直接计算 exp(80) 一类大数造成溢出。
权重 α：沿源位置轴归一化
检查轴固定当前查询，只在“我 / 喜欢 / 深度 / 学习”这 4 个源位置之间分配权重，因此每一行的权重和应为 1。
权重和 Σα
上下文向量 c
细线表示四个固定 value 向量 hᵢ；粗珊瑚线表示加权结果 c。权重改变，c 会在这些向量的组合范围内移动。