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efd483e | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | ## v5_seq2seq_attention 说明
**⚠️ 本版本仅提供训练和推理代码，未提供训练好的权重。**
该版本的模型架构为 **Seq2Seq + Attention**，参数量约 2100 万。由于手机 CPU 性能限制，未能完成训练（预计需要更长时间或更强算力）。
如果你感兴趣，可以：
1. 在电脑/服务器上运行 `train.py` 重新训练
2. 参考本代码学习 Seq2Seq + Attention 的实现思路
3. 代码结构清晰，适合作为“从 RNN 到完整对话系统”的学习材料 |