斯坦福 CS25 Transformers United 概览 | AI生成和翻译
Question: 什么是标准的 CS25 课程？哪些视频比较好？
Answer:
Stanford CS25: Transformers United 是 Stanford University 的一门热门研讨课，专注于 Deep Learning 中的 Transformer 架构。该课程自 2022 年左右推出以来，已经进行了多次迭代（截至 2025 年已有 V1 到 V5 版本）。课程探讨了自 2017 年《Attention Is All You Need》论文发布以来，Transformer 如何彻底改变了 Natural Language Processing (NLP)、Computer Vision (CV)、Reinforcement Learning (RL) 等领域，以及在 Large Language Models（如 GPT、Gemini）、图像/视频生成（如 DALL-E、Sora）、生物学、Robotics、Neuroscience 等方面的应用。
这是一门 1 学分的研讨课（成绩等级为 Satisfactorily/No Credit），没有考试或繁重的作业，主要的考核要求是出席讲座。该课程的形式是由来自顶尖研究机构的嘉宾进行讲座（例如 Geoffrey Hinton、Transformer 原作者之一 Ashish Vaswani、Andrej Karpathy，以及来自 OpenAI、Google、NVIDIA 的专家）。讲座通常会进行直播、录制并向公众开放，在 YouTube 上吸引了数百万次观看。预备知识包括基础的 Deep Learning 知识和对 Attention 机制的理解（或修过 CS224N、CS231N 或 CS230 等课程）。
由于每个版本（如 2024 年的 V4、2025 年的 V5）都会根据最新的突破和新的嘉宾进行更新，因此没有固定的“标准”教学大纲。典型的主题包括：
- Transformer 的历史和概览
- Scaling Laws 和架构变体
- Transformer 在语言、视觉、Multimodal Models、Diffusion、音频等领域的应用
- 高级主题如 Mixture of Experts (MoE)、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Decision Transformers 以及实际应用场景
由于演讲者水平极高，所有的录制讲座都非常出色。根据受欢迎程度、基础价值和演讲者的影响力，特别推荐以下内容：
- Introduction/Overview 讲座：非常好的入门点（例如 V2 中 Andrej Karpathy 的《Introduction to Transformers》，或 V4/V5 中的概览讲座）。
- Andrej Karpathy 的演讲：非常引人入胜的 Transformer 入门介绍。
- Ashish Vaswani：作为原论文的合著者，他的见解极具价值（出现在部分版本中）。
- Geoffrey Hinton：关于 AI 和 Transformer 的深度视角。
- 其他亮点：关于 Scaling Laws、Multimodal Models、基于 Transformer 的 Diffusion 以及特定应用的演讲。
所有版本的完整讲座合集都可以在一个 YouTube 播放列表中找到（随着新版本的推出持续更新）。
为了获得最佳的学习效果，建议从概览讲座开始，然后根据感兴趣的主题观看嘉宾演讲。
References:
- Official Course Website
- YouTube Playlist: Stanford CS25 - Transformers United
- Andrej Karpathy Introduction (V2 Example)
- Overview of Transformers (V5 Example)
- Overview of Transformers (V4 Example)