好课优选：重构AI版图，Transformer的跨域进化与未来图景

Transformer 的应用边界正以惊人速度扩张。在自然语言处理（NLP）领域，BERT 预训练模型凭借双向 Transformer 架构，刷新问答系统、文本分类等任务的精度纪录；GPT 系列更以自回归生成能力，推动内容创作、代码补全走向智能化。

计算机视觉领域的 ViT（Vision Transformer）打破卷积神经网络（CNN）的长期主导地位。通过将图像分块转化为序列，ViT 在目标检测任务中实现 98.8% 的精度，在图像分割场景下捕捉全局语义关系的能力尤为突出。语音识别与合成领域，Transformer-based 的 Wav2Vec 2.0 模型大幅提升语音转文字准确率，重塑人机交互体验。

技术进化持续加速。面对长序列计算瓶颈，Linformer 通过低秩近似将复杂度从 O (n²) 降至 O (n)，使模型可处理万字文档；Performer 引入随机投影优化内存占用。跨界融合催生新范式，Graphormer 将 Transformer 与图神经网络结合，在药物分子设计、社交网络分析中挖掘复杂关系。

从 NLP 破局到多模态融合，Transformer 正以模块化架构与强大表征能力，成为 AI 技术的 “通用接口”。随着量子计算与边缘设备适配研究推进，其或将在自动驾驶、脑机接口等前沿领域释放更大潜力，持续书写人工智能的进化传奇。