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一门高效AI课程的第12讲笔记，涵盖 Transformer 与 LLM 基础知识，包括多头注意力机制、位置编码、KV 缓存，以及模型架构与推理效率之间的关联。内容阐释了 Transformer 中的设计选择如何影响内存占用、延迟表现和硬件效率。