一堂系统讲解Transformer架构的公开课，从"Attention is All You Need"论文出发，以生动易懂的方式拆解现代大语言模型（LLM）的底层机制。内容适合没有深厚数学背景但想理解AI核心技术的工程师。 具体覆盖：Self-Attention机制的直觉理解、Multi-Head Attention的设计意图、Positional Encoding的作用、Encoder-Decoder架构，以及从Transformer到GPT/BERT的演进脉络。还结合AI Engineer面试中的高频考点进行了重点标注。 适合准备AI Engineer面试的求职者、想深入理解LLM原理的全栈开发者，以及对Transformer架构感兴趣的技术学习者。