摘要：本文初步探讨了人工智能领域，重点介绍了Transformer和BERT两篇论文。Transformer模型通过自注意力机制实现了高效的文本处理，而BERT模型则基于Transformer进行了预训练，提高了自然语言处理任务的性能。这两篇论文的提出，推动了人工智能领域的发展，并为相关应用提供了强有力的技术支持。

随着人工智能的飞速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，作为一个初步接触这一领域的人，我深感对其了解不足，特别是在面对如Transformer和BERT这样的自然语言处理领域的里程碑式论文时，困惑重重，这篇文章旨在记录我在探索这两篇论文过程中的困惑、思考与反思。

对人工智能的初步认知

尽管人工智能这个词在日常生活中经常被提及，但我对它的了解仅限于表面，在我的认知中，人工智能似乎是一种神秘而复杂的技术，遥不可及，通过查阅相关资料和学习，我逐渐认识到人工智能其实与我们生活息息相关，它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。

三、面对Transformer和BERT的困惑

当我首次接触Transformer和BERT这两篇论文时，我感到压力倍增，论文中的数学公式、专业术语和复杂的模型结构让我望而却步，尽管我尽力去理解，但几乎没有任何收获。

对Transformer和BERT的探索

为了克服困惑，我决定深入探索这两篇论文，我查阅了关于人工智能的基础知识，尤其是自然语言处理领域的基础知识，在理解了一些基础知识后，我再次阅读了这两篇论文，并发现通过查阅相关领域的专业书籍和论文，以及在线资源，可以逐渐深入理解论文的内容。

反思与启示

通过这次经历，我深刻认识到学习需要主动性和耐心，只有主动去学习和探索，才能真正掌握知识和技能，面对未来的学习，我决定采取以下措施来提高自己的学习效率：

1、主动学习：积极寻找学习资源，如专业书籍、在线课程和论文等。

2、请教他人：向导师、同学和专家请教，获取更多指导和帮助。

3、实践应用：尝试将所学知识应用于实际项目中。

我也深刻认识到人工智能并不是遥不可及的技术，而是与我们生活息息相关，通过不断学习和探索，我将在人工智能领域取得更大的进步。

参考文献

（此处列出你查阅的相关书籍、论文和其他资源）

（注：由于篇幅限制，具体参考文献将在后续整理时补充完整）

附录

（此处附上你阅读的两篇论文的链接或相关资源）

希望在未来的人工智能学习和研究中，我能通过这些经验和反思，不断进步，逐步深入理解和掌握这一领域的知识和技术。