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title: "Bayesian Attention Trilogy"
created: 2026-05-26
type: concept
tags: ["bayesian-inference", "transformers", "research-program"]
sources: ["agarwal-bayesian-attention-geometry"]
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# Bayesian Attention Trilogy

> 三篇论文构成的统一论证：Transformer 的贝叶斯推理——从存在性到涌现机制到组合扩展。

## 三部曲结构

### Paper I: The Bayesian Geometry of Transformer Attention
- **角色**：Lemma 1 — 建立**存在性**
- **内容**：在 [[bayesian-wind-tunnels|Bayesian wind tunnel]] 中证明小型 Transformer 实现精确贝叶斯后验
- **发现**：[[inference-primitives|三原语]]体系 + [[bayesian-attention-geometry|几何诊断]]

### Paper II: Gradient Dynamics
- **角色**：解释**为什么**
- **内容**：贝叶斯结构从交叉熵梯度动力学中**自然涌现**
- **论证**：不是巧合，而是训练的必然收敛结果

### Paper III: Composition in Partially Observed Settings
- **角色**：展示**扩展性**
- **内容**：原语在部分可观测环境（更接近自然语言）中如何**组合**
- **论证**：简单原语的组合产生复杂推理行为

## 统一论证

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Paper I:   Transformer 能做到精确贝叶斯推理吗？      → 是（存在性）
Paper II:  这是巧合还是必然？                        → 必然（涌现机制）
Paper III: 这些能力能扩展到真实场景吗？               → 能（组合扩展）
```

## 方法论价值

三部曲展示了从**可验证的受控实验**（Paper I）到**理论解释**（Paper II）再到**向真实场景推广**（Paper III）的完整研究范式。这与 [[bayesian-wind-tunnels|wind tunnel]] 方法论一致——先在可控环境中建立基本事实，再逐步增加复杂度。

## 相关页面

- [[agarwal-bayesian-attention-geometry]] — Paper I 详情
- [[bayesian-wind-tunnels]] — 核心实验方法
- [[inference-primitives]] — 贯穿三部曲的理论框架
