本周我我整理了19篇来自ICCV、CVPR、ICLR等2025年顶会的Transformer架构论文、代码、数据集、即插即用模块，不得不说Transformer真的太能打了，堪称AI顶会常青树！         

Transformer架构已经从一个单一的模型演变成一个强大的、可塑的、跨领域的“百搭工具”。很多顶会论文工作早就在其核心机制上不断创新（更高效、更简单），或者在不同领域模态上持续拓展（尤其是在计算机视觉），更多的是在模型设计走融合路子（结合CNN等），并将其核心思想模块化，以解决日益复杂和专门化的科学与工程问题。

我将这19篇来自耶普斯麻、清北复交中科院等单位的Transformer架构论文、代码、数据集、即插即用模块打包好了，大家扫码直接领取即可下载使用！

求职充电&小白入门-Transformer必读论文解析9节课（打基础）

本课程含代码复现~适合：1）自然语言处理、计算机视觉、大语言模型、多模态算法，尤其以Attention为主的模型核心发展脉络，拥有浓厚兴趣的同学；2）有意深造、跳槽、转行的在职同学；3）计算机科学或交叉领域的本硕博在读同学。

• 第一节：Attention Is All You Need（开山之作）

• 第二节：Transformer之VIT（实现了Transformer在计算机视觉中的首次应用）

• 第三节：SegFormer+Swin Transformer（Transformer在高分辨率影像领域的应用）

• 第四节：Transformer之vilt（ViLT直接使用序列输入进行多模态融合和理解）

• 第五节：(GPT-4)Toolformer（Transformer在GPT-4的应用，大语言模型必学）

• 第六节：Scalable Diffusion Models with Transformers（Transformer+扩散模型）

• 第七节：Mamba与Transformer

• 第八节：LLMLingua（大语言模型的高效Prompt压缩技术）

• 第九节：LongLoRA（长文本序列的高效微调）

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实战项目-Transformer项目班（提高实践能力）

本课程将带你掌握Tramsformer前沿技术，将其应用到实际工作/项目中，不论是从业者还是本硕博同学，都能在本课程获得系统的知识体系构建与实践能力提升。

• 【01课】Transformer入门与子词分词器实现

• 【02课】多头注意力与位置编码

• 【03】构建Transformer模型

• 【04课】Transformer模型的训练

• 【05课】分布式数据并行训练实战

• 【06课】KV Cache 原理与实现

• 【07课】常见生成策略

• 【08课】transformer变种与改进

• 【09课】transformer变种实现与总结

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想发顶会/顶刊的同学，我想给你说！ 做科研这条路能走顺，导师靠谱真的是 “刚需”！研梦的导师帮你筛选题、开思路、磨写作，还能及时拽住你别跑偏。

有了导师的经验加持，能少走80%的弯路！ 如果你刚开始准备顶会论文，一定要主动和导师沟通：把你的困惑、初步想法多分享，导师的一句话，可能就是解开难题的钥匙。

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