📌 什么是Seq2Seq文本摘要？
Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一种通过编码器-解码器结构实现的自然语言处理技术，常用于文本摘要生成。其核心思想是将输入文本序列（如文章）编码为隐含表示，再解码为简洁的摘要输出。
📚 示例1：新闻文章摘要
输入：
2023年全球人工智能会议（ABC Compute Forum）在硅谷召开，超过5000名研究人员与企业代表参与。会议聚焦大模型训练、边缘计算和AI伦理三大议题，其中关于多模态融合技术的讨论尤为热烈。
输出：
ABC Compute Forum 2023年会在硅谷举行，汇聚5000+专家探讨大模型、边缘计算与AI伦理，多模态技术成焦点。
📝 示例2：技术文档摘要
输入：
在深度学习领域，Transformer模型通过自注意力机制解决了传统RNN在长距离依赖问题上的局限性。其核心优势包括并行计算能力、对序列长度的灵活性，以及在机器翻译任务中的卓越表现。
输出：
Transformer模型采用自注意力机制，突破RNN长依赖瓶颈，具备并行计算、灵活长度和卓越翻译性能。
🌐 示例3：多语言摘要
输入：
The ABC Compute Forum 2023 will explore advancements in AI, with a special focus on text summarization techniques using seq2seq models.
输出：
2023年ABC Compute Forum将探讨AI进展，特别关注基于seq2seq模型的文本摘要技术。