回到 MAE：表示怎样落成一轮计算？
本页问题
把三个层次重新接在一起：记忆装置展示结构的承载与读取，MAE 独立评测检验训练收益，Goodfire 案例追踪内部区分与作用。接下来回到先前 MAE 的可见 patch 表示，让这些向量进入实际矩阵计算，讨论并行、存储与搬运。
RG32/b0 · 回收已经走过的证据
记忆装置帮助我们理解承载与读取的可能性；视觉训练检验这种可能性有没有转成任务收益；猫与车、Scar 这些案例进一步追内部形成了什么、怎样参与计算。这三类证据接起来，才逐步回答模型怎样学到并用上知识。它们相互补充，不能拿其中一类替另外两类作答。现在把表示放回一轮真正要执行的计算。
进一步解释
三行分别回指默认课堂已经展示的联想记忆装置、MAE分类结果、猫车与Scar，不依赖迁到深入层的其他案例。MAE与Goodfire是不同模型与研究设置，三类证据只能按各自对象连接。
教师备课：指图与模拟问答
指图与推进 · 不朗读按容量／任务／机制三行，分别回指已讲AM装置、MAE分类结果、猫车与Scar；不引用未主讲耳朵电路。
本态来源与条件
AM 随机向量检索装置；MAE · He 等（2022）· Figure 2 / Table 3；Goodfire 原文局部机制案例
RG32/b1 · 同一批可见patch，准备计算
回到前面这张校车图。进入这一轮 MAE encoder 的是可见 patch，每个位置成为一个向量，排成矩阵 X。后面一层层的变换，要靠共享权重和这些表示实际算出来。下一步就沿这一批向量看：哪些计算能一起做，训练时要保存什么，数据又要怎样搬运。同一个W会作用于X的许多行，这就是下一页要打开的多行计算。
进一步解释
X在此表示已经嵌入的MAE可见token向量，不是整幅原始像素。W表示接下来要看的某层共享变换；图只定位对象，没有为MAE另造维度或测量。计算桥继续沿X与W展开，而不重讲视觉实验。
教师备课：指图与模拟问答
指图与推进 · 不朗读指校车mask图的可见部分→表示矩阵X→共享权重W；停在乘法前，下一页沿用同一对象和位置。
本态来源与条件
MAE · He 等（2022）· Figure 2 校车遮挡输入；X 与 W 为教学计算定位示意
接下来
沿同一X与共享W展开多行计算。
补充推导、边界与来源
本页先回收记忆装置、MAE任务结果和Goodfire局部机制各自回答的问题，再明确返回MAE encoder的计算对象。校车遮挡图沿用MAE Figure 2的原图证据，X与W图形只定位计算关系，没有新增模型测量。
本课既有 N11–N19 与后续 N20。此桥接图为教学定位图；校车图沿用本课 MAE Figure 2 既有证据资产，不引入新模型结果。
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本页证据与条件
AM 随机向量检索装置；MAE · He 等（2022）· Figure 2 / Table 3；Goodfire 原文局部机制案例