知名巨头：裁员5000人！

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日本多家媒体近期报道，东芝公司正计划在日本国内裁减员工约5000人。这是东芝去年年底退市之后的首次大规模裁员。

统计显示，东芝在日本国内的员工共有大约6.7万人，这次裁员的比例超过了7%，主要对象是东芝总部总务部等二线管理部门，主要裁员方式是在企业内征集自愿离职的员工，估算显示，其人员遣散成本高达1000亿日元，约合人民币47亿元。目前裁员详细计划正在制订中，预计今年5月将与工会展开协商，确定各部门的裁员人数。

有日本媒体评论，本次裁员可减少人工成本，便于东芝将资源集中在基础设施、能源和数字经济等有发展前景的领域。但也有意见指出，本次大规模裁员其实是经营不善下的无奈之举。

根据东芝方面发布的数据，2023年4月至12月，东芝的亏损达到1070亿日元（约合人民币50亿元），高额亏损使得东芝方面需要尽快调整组织架构，削减人工成本。

作为一家日本老牌企业，东芝在日本社会的认知度非常高，但近年却频频出现丑闻及经营不善的消息。2015年4月，东芝出现了会计丑闻，经营状况恶化，一度陷入资不抵债的困境。

之后东芝为了改善财务状况，接受了多家外国基金入股，但外国股东与管理层之间矛盾不断，使得东芝陷入了更为混乱的局面，最终在去年12月结束了74年的上市历史，宣布退市。目前，东芝内部正在加紧改革，缩减非核心业务，并已经在今年年初设置了新的研究中心，致力于人工智能等方面新技术的研究。

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1. 介绍Transformer和ViT

2. 介绍Transformer的QKV

3. 介绍Layer Normalization

4. Transformer训练和部署技巧

5. 介绍Transformer的位置编码

6. 介绍自注意力机制和数学公式

7. 介绍Transformer的Encoder模块

8. 介绍Transformer的Decoder模块

9. Transformer和Mamba（SSM）的区别

10. Transformer中的残差结构以及意义

11. 为什么Transformer适合多模态任务？

12. Transformer的并行化体现在哪个地方？

13. 为什么Transformer一般使用LayerNorm？

14. Transformer为什么使用多头注意力机制？

15. Transformer训练的Dropout是如何设定的？

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