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内容简介：本书共分6章，系统阐述了Transformer模型的核心机制与演进路径。第1章介绍了自注意力机制等基础构件；第2至4章分别探讨了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BERT、ViT、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章则讨论了基于Transformer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。