模型笔记先声明符号和维度

把符号写在推导或代码之前，可减少同一个字母在不同模型里含义变化造成的歧义。可在一份笔记的开头明确约定：B 为批量维度、T 为序列长度、E 为输入特征维度、H 为隐藏状态维度；时间下标 t 表示序列中的位置。

对 RNN、注意力等结构，还需分别说明隐藏状态、记忆状态、查询/键/值和权重矩阵的形状。符号 W、U、V 没有跨论文或框架统一的方向；转置、批量维度位置及参数命名均应以当前实现为准。

**核验边界：**这是一套记录方式，不是模型或 PyTorch API 的权威定义。任何公式与代码对应关系都需要逐项核对形状。