AYi@AYi_AInotes · X吴恩达与AMD合作推出新课《Transformers in Practice》，旨在将Transformer从学术概念转化为可调试的工程工具。课程提供交互式可视化，让开发者深入模型内部，观察自回归生成、注意力头分工及幻觉产生过程。核心聚焦生产中的推理优化难题，指出大部分延迟源于内存带宽与注意力计算，而非参数量。课程将系统讲解量化、KV Cache、Flash Attention、投机解码等关键技术，以实现数倍速度提升且精度损失极小。其最大价值在于培养能诊断问题、优化成本的稀缺人才，弥补了仅关注CUDA而缺乏硬件感知优化的市场空白。
做LLM生产落地的开发老哥们，可以看Andrew Ng刚出的这门课，免费版可以看所有视频和基础代码。
这个课程不是又一遍Attention is All You Need的数学推导， 也不是又一套调prompt的玄学技巧， 更不是又一个从零写Transformer的玩具项目，它直接把LLM的黑箱给你拆开了。
会让你亲手玩自回归循环， 看着模型一个token一个token生成，看着某一步概率采样走偏， 看着幻觉是怎么一步步从无到有长出来的。
甚至会让你拖动滑块调整temperature，实时看到输出多样性的变化， 看到不同的采样策略到底在改变什么。
以及让你点开每一层每一个注意力头， 看到哪个头在管语法， 哪个头在管事实， 哪个头在管逻辑推理。
最狠的是推理优化部分， 这是所有生产工程师每天都在踩的坑，慢推理，OOM，成本爆炸。
以前所有人都告诉你要换更大的GPU。要加更多的机器。
这门课告诉你， 70%以上的延迟根本不是参数量的问题，是内存带宽的问题，是注意力计算的问题。
量化，KV Cache，Flash Attention，投机解码， 每一个技巧都能让你的模型速度翻2到5倍，精度损失几乎可以忽略。