本书梳理了Transformer的技术脉络与典型应用, 旨在帮助读者全面理解这一划时代的信息机器。全书共6章, 系统阐述Transformer模型的核心机制与演进路径。第1章介绍自注意力机制等基础构件; 第2-4章分别探讨Transformer在自然语言处理、计算机视觉和多模态学习中的应用, 涵盖BERTViT、CLIP等代表性模型; 第5章聚焦自动驾驶场景, 展示Transformer在感知、预测与规划等模块中的统一建模潜力; 第6章则讨论基于Translormer的AI智能体构建, 展望其在通用智能系统中的未来发展方向。