注意力分数（Attention Score）是指在注意力机制中，用于量化输入序列中不同元素对当前目标元素重要程度的数值，它通过计算查询向量（Query）与键向量（Key）之间的相似度（如点积），并应用softmax函数转化为概率分布，从而指导AI模型在生成输出时聚焦于关键信息，模拟人类认知中的选择性注意力过程。
在AI产品开发的实际落地中，注意力分数为构建高效的自然语言处理系统提供了核心支撑，例如在聊天机器人、机器翻译或推荐引擎中，它能优化模型性能、增强决策可解释性，帮助产品经理设计更精准的用户交互体验；延伸阅读推荐：原始论文《Attention Is All You Need》（Vaswani et al., 2017）深入阐述了这一机制的创新与应用。
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