斯坦福CS25 Transformer顶尖课程精选 | AI生成和翻译
斯坦福CS25：Transformers联盟——推荐场次
斯坦福的CS25：Transformers联盟是一门广受欢迎的研讨式课程（截至2025年已更新至V5版本），深入探讨Transformer架构及其在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域的应用。课程特邀安德烈·卡帕西、杰弗里·辛顿和阿什什·瓦斯瓦尼等顶尖研究者进行客座讲座。完整录像已整合发布在YouTube播放列表中，便于自学。虽然所有场次均属精品（被誉为斯坦福”最火爆”课程之一），但根据演讲者专业度、观众反馈及深度/创新性/基础价值等维度的评价，部分场次尤为突出。
以下是我为从初学者到进阶学习者精心筛选的推荐场次，包含推荐理由、时长估算及直达链接：
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《Transformer入门指南》（安德烈·卡帕西，约1小时）
必看的入门课——卡帕西通过可视化与代码片段直观解析Transformer原理。新手友好，被学习笔记和论坛称为”史上最佳入门教程”。
YouTube观看（选自V2版本） -
《停止焦虑，拥抱Transformer》（阿什什·瓦斯瓦尼，约45分钟）
原创论文《注意力机制即是全部》合著者亲授，揭秘设计决策背后的故事与未来方向。充满历史洞见，对AI从业者具有永恒启发性。
YouTube观看（选自V3版本） -
《神经网络中的整体-部分层级结构》（杰弗里·辛顿，约50分钟）
“AI教父”辛顿探讨Transformer中的层级表征，关联前向-前向算法。蕴含关于规模扩展与仿生AI的深刻见解，Reddit热议其颠覆性理念。
YouTube观看（选自V4版本） -
《开放环境中的通用智能体》（Jim Fan，英伟达，约1小时）
聚焦利用Transformer构建适用于机器人与游戏场景的通用AI智能体。含精彩演示，Reddit用户评价其”为实战型智能体开发提供启发”，强化学习爱好者必看。
YouTube观看（选自V5版本） -
《语言模型直觉与AI未来塑造》（Jason Wei & Hyung Won Chung，OpenAI，约50分钟）
深入解析大语言模型的缩放定律与涌现能力。富含OpenAI内部洞见，助你理解GPT类模型成功背后的原理，近期评测中常被誉为前瞻性演讲。
YouTube观看（选自V4版本）
若时间有限，建议优先观看卡帕西的入门课与瓦斯瓦尼的讲座——它们涵盖了核心知识。如需了解最新V5内容（2025年春季），可先观看课程概述。本系列完全免费且采用研讨模式，虽内容循序渐进，但各场次均可独立观看。
参考资料：