因果注意力（Causal Attention）是一种在注意力机制中实现时间因果性的关键技术，通过引入掩码（masking）限制模型在处理序列数据时只关注当前位置之前的元素，从而确保预测过程中不会“偷看”未来信息。这种机制在自回归模型如语言模型中至关重要，例如在生成文本时，它维护了预测的公平性和正确性，避免信息泄露导致的偏差。
在AI产品开发的实际落地中，因果注意力广泛应用于生成式AI系统，如聊天机器人、内容生成工具和时间序列预测应用。产品经理需关注这一机制的设计，以优化模型输出的一致性和可靠性，提升用户体验并减少部署中的伦理风险，例如在实时交互产品中确保响应连贯无作弊。
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