爆赞! 突然发现斯坦福Transformer图解中文版，真的好清晰啊

你学Transformer，还在看五年前的PPT？

斯坦福上周刚更新了他们的Transformer图解教程，新增的内容，直接让去年还火遍全网的课程显得像古董。

他们不光讲自注意力了，现在连Attention头怎么分工、哪个头专门认人名、哪个头负责搞反讽，都能可视化出来。

不是抽象概念，是真能拖动滑块，看到某个头在“看”这句话时，神经元怎么亮怎么灭。

FlashAttention-2不是优化，是重写。

训练Llama 2那种模型，速度翻两倍，显存省出一台笔记本的量。

以前你得租A100跑一周，现在用RTX 4090在家就能搞。

有人在Reddit说，他用这个改了下代码，公司服务器费用直接砍掉四成。

最狠的是他们把Transformer塞进手机了。

不是说说而已，是真能跑。

MobileViT模型压缩到30MB，还能在iPhone上实时分析你拍的树叶是不是得了病。

医院用它做病理切片初筛，误诊率比某些实习医生还低。

AlphaFold3背后那个Evoformer，根本不是传统Transformer，是专为蛋白质折叠设计的“生物版注意力”。

它不猜词序，它猜三维结构。

一个模型，把生物学界十年的实验数据，压缩成几行数学公式。

你还在背“QKV矩阵”？

人家现在让你亲手调参数，看注意力权重怎么随着温度系数变化，像玩音量旋钮一样直观。

这不是教程，是AI的乐高。

最讽刺的是，这些技术早就开源了，但90%的AI课还在讲2017年的原始论文。

不是学生笨，是老师没跟上。

Transformer早就不是“模型”了，它成了AI的基础设施，像电和水。

你不用懂发电原理，但你得知道怎么插插座。

别再问“Transformer是什么”了。

该问的是：你用它干了什么，而别人已经用它改变世界了。