🌟 1. 直觉：FFN 是每个 token 的“独立思考专家”
在 Transformer 中，自注意力机制（Self-Attention）负责让各个 token 互相交流、聚合上下文信息。
但光有交流还不够——每个 token 还需要自己消化信息、提炼特征。
这时候，FFN 就登场了：
- 它对序列中的每个位置（token）单独处理（不跨位置交互）；
- 但它在特征维度上做复杂的非线性变换；
- 相当于给每个 token 配了一个“私人顾问”，帮它从高维视角重新理解自己。
✅ 关键直觉：Attention 负责“听别人说”，FFN 负责“自己想” 。
而这个“自己想”的过程，为什么要先扩展到更高维（比如 2048 维），再压缩回原维（比如 512 维）？
答案是：为了提供一个“表达缓冲区”——让模型有更多空间进行非线性组合和特征解耦。
🧠 2. 类比：FFN 像一个“思维拓展白板”
想象你是一个侦探，刚听完目击者的证词（相当于 Attention 汇总了上下文）。
现在你要独自分析案情：
- 拿出一张超大白板（升维）
——把所有线索、假设、可能性都写上去，哪怕看起来杂乱。
（高维空间允许你枚举大量组合：“如果凶手穿红鞋 + 雨天 + 无伞 → 可能是A”） - 划掉不可能的假设，圈出关键逻辑链（ReLU 激活）
——大部分想法被否定（置零），只留下几个有力推理路径。
（稀疏激活 = 只关注当前最相关的几条规则） - 总结成一页简报交给上级（降维）
——把白板上的复杂推理浓缩成清晰结论。
（回到原始维度，便于后续模块使用）
✅ 类比总结：FFN = 给每个 token 一块“思维白板”，让它在高维空间自由联想，再提炼精华。
🎯 三者融合：一句话理解 Transformer 中的 FFN
Transformer 的 FFN 通过“升维→非线性激活→降维”的结构，为每个 token 提供一个独立的高维推理空间，使其能在不依赖其他位置的情况下，对自身语义进行深度非线性增强和特征重组。
