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\newcommand{\notetitle}{[CS25 V4] Overview of Transformers — Div Garg 公开讲座整理}
\newcommand{\noteauthors}{基于 Stanford CS25 V4 讲座资料整理}
\newcommand{\notedate}{2024年4月23日}
\newcommand{\videochannel}{Stanford CS25: Transformers United V4}
\newcommand{\videopublishdate}{2024年4月23日}
\newcommand{\videoduration}{约1小时8分钟}
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\begin{document}

\begin{titlepage}
\centering
{\Large 课程笔记\par}
\vspace{1.2cm}
{\huge\bfseries \notetitle\par}
\vspace{0.8cm}
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\end{tcolorbox}
\end{titlepage}

\tableofcontents
\newpage

\section{导语与讲座目标}
\subsection{讲座节奏与复习地图}
Div Garg 的 Overview 讲座定位为“V4 系列的语义框架搭建”：他强调不仅要理解 Transformer 架构，还要抓住训练、评估与行动化之间的工程闭环。\footnote{00:00:38--00:01:05，演讲开场介绍 CS25 V4 的聚焦方向。}

\begin{knowledgebox}{CS25 V4 本次讲座聚焦}
\begin{itemize}
    \item 给学生一个 ``Transformers 反向工程'' 的视角，从注意力公式回到系统落地；
    \item 透视大语言模型训练、数据与 prompt 的协同；
    \item 用智能体与文档工程把模型能力连接到可复现的项目交付。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{问题空间与期望产出}
讲者用“信号、结构、动作”框架描述本讲座：前半部分梳理 Transformer 的结构与 scale，后半部分拆解 agentic stack、可靠性与协作流程。我们采用教学逻辑将内容拆成：架构基础、训练/评估、智能体工程、持久交付。

\begin{importantbox}{本次笔记的输出}
\begin{itemize}
    \item 直连 slides 的结构化摘要与图表；
    \item 异步补齐的 prompt/bench 文档引用；
    \item 一本面向工程团队的 audit checklist。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
本章解释了 why（课程目标）与 what（本讲重点），为后续按教学逻辑展开内容建立了结构性指导。

\section{Transformer 架构回顾与视觉呈现}
\subsection{自注意力与并行计算}
在 ``Attention Is All You Need'' 的基础上，Div 提醒我们四个关键维度：Query/Key/Value 的投影、缩放因子、softmax 稳定性、ReLU/GeLU 前馈网络。这样的组件组合使得模型能在 $O(n^2)$ 的复杂度下捕捉全局依赖，且每层可独立并行。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.85\textwidth]{slides-images/slide-004.jpg}
\caption{Transformer 编解码器的结构框架（Slide 4）。\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{Slide 4 展示了编码器/解码器堆叠，并配有 attention map。}

\begin{knowledgebox}{注意力模块的稳定性管控}
\begin{itemize}
    \item 使用 $\sqrt{d_k}$ 缩放避免 softmax 梯度过小；
    \item 多头 attention 使得不同子空间并行抽取语义；
    \item LayerNorm + residual 保证深层稳定，便于 100+ 层堆叠。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{位置编码与 Token 化}
Div 强调，Transformer 不是自然“时序”模型，位置信息必须显式注入。除了经典的 sin/cos 编码，V4 还展示了相对位置偏置与 Rotary Embedding 在长序列中的稳定性提升。

\begin{importantbox}{位置编码策略的权衡}
\begin{itemize}
    \item 绝对位置适合固定长度输入（如 BERT）；
    \item 相对位置与 RoPE 允许泛化到更长序列，适合编码器-解码器；
    \item 合并 token 化与 Feature Map（Slide 7）提升多模态对齐。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
Transformer 的胜利并非“多层堆叠”，而是自注意力 + 位置编码 + 并行训练共同打造了一个可扩展的语义计算单元。

\section{预训练规模与数据策略}
\subsection{数据流水线与高质量示例}
Div 用 Slide 12 展示了 Stanford HAI 与 Google 的多层数据采集管道：从通用 web 文本到许可证文档，再到 domain-specific data（OpenWebText、MedQA 等）。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.88\textwidth]{slides-images/slide-012.jpg}
\caption{数据渠道与标签层级（Slide 12）。\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{Slide 12 展示了多源数据（web、wiki、知识库）如何进入预训练 + 评估管道。}

\begin{knowledgebox}{高质量数据的三段特性}
\begin{itemize}
    \item 清洗：去除重复、trash tokens、非 UTF-8；
    \item 多样：涵盖多语言/专业领域，避免 dataset bias；
    \item 证据化：保留 metadata、license 与 provenance 链接供审计。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{Prompt 模板与 calibration}
在 Slide 18 描述的 prompt funnel 中，模型首先接受 “背景 → 问题 → 期望格式” 的模板，再通过 calibration 组件调整 temperature 与 retry 策略。Div 指出，prompt pipeline 需要与 dataset drift dashboard 结合，否则模型偏向过时格式。

\begin{warningbox}{Prompt drift 与非线性响应}
缺乏 calibration 的 prompt 会导致 model hallucination 或输出“碎片化”，尤其在 multi-step reasoning 场景中，LLM 可能因温度过高而发布不一致答案。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{Prompt calibration workflow}
\begin{itemize}
    \item 预设 few-shot template + constraint keywords；
    \item 通过 model feedback（confidence、logit）动态调整温度；
    \item 记录 clinician override 以修正 next prompt batch。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
一致、高质量的数据 + prompt calibration 是让大模型保持可靠输出的底层保障。

\section{LLM 能力、评估与对齐}
\subsection{涌现能力与推理分支}
Div 引用了 Slide 22 的“涌现地图”，强调在 $10^{11}$ 到 $10^{12}$ 参数量级，模型在推理、翻译与计划任务上的能力突然跃迁，而非平滑增长。

\begin{knowledgebox}{涌现能力的解释}
\begin{itemize}
    \item 一种称为 ``phase transition'' 的现象，类似物理系统临界点；
    \item 可能由 evaluation metric 的非线性导致，不完全是模型的本质变化；
    \item 仍需采用多尺度 benchmark（MedQA, GSM8K, BigBench）。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{一致性、可解释性与审计}
LLM 的一致性问题（幻觉、事实错误）要求我们引入 ``evidence-based answer'' 机制：模型输出后附带 citation/attention patch，并立即与 knowledge graph 交叉检查。

\begin{warningbox}{幻觉的治理三步曲}
\begin{itemize}
    \item Confidence flag：低置信度直接进入人工复核；
    \item Evidence patch：记录 attention map + source snippet；
    \item Prompt guardrails：在 prompt 中显式要求“引用出处”。
\end{itemize}
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{可解释性审计 components}
\begin{itemize}
    \item Attention map overlay + evidence patch（Slide 26）；
    \item Grounded chain-of-thought logging；
    \item Clinician override log + bias summary。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
LLM 的评估不能只看准确率；可靠性指标、attention logs 与 human-in-the-loop 反馈构成真正的性能基线。

\section{训练、评估与部署的工程闭环}
\subsection{训练流水线与多源数据/算力协同}
Div 在 Slide 34 的 pipeline 图中拆解了从数据采集到训练输出的核心构件：数据收集 → 过滤/标签 → mix-of-experts sampler → 多阶段 warm-up → 并行训练。每一个步骤都绑着 metadata（license、source、timestamp），方便 audit 与 rollback。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.88\textwidth]{slides-images/slide-034.jpg}
\caption{训练流水线与算力协同的 swimlane（Slide 34）。\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{Slide 34 展示了数据入口与 compute planner 的耦合策略。}

除标准的 Web/Books/Code 数据外，Div 还提到要插入 “signal-rich” stream（documentation、instruction tuning prompts、expert annotations），并通过 upstream tagging 让 downstream 工程团队可以按标签追踪 dataset drift 与 license。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.28\textwidth}p{0.46\textwidth}p{0.2\textwidth}}
\toprule
阶段 & 内容重点 & 工程产出 \\
\midrule
数据 & 清洗、去重、metadata 归档 & Split-level provenance log + drift monitor flag \\
标签 & 采集 expert annotations + structured QA & Prompt-aligned annotation schema + confidence score \\
采样 & Mixer + curriculum scheduling & Dynamic batch schedule + compute allocation map \\
训练 & Multi-stage warm-up + LoRA adapters & Checkpoint + traceable config + tool-triggered eval \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{训练流水线的工程阶段与可复现产出}
\end{table}

\begin{knowledgebox}{训练阶段可追踪性的三道防线}
\begin{itemize}
    \item 每条数据与 license 被绑定至 provenance table，防止后期因合规问题而 need rollback；
    \item 动态 sampling 阶段输出的 `coverage map` 用于 downstream prompt builders 判断缺口；
    \item 与 compute team 的 round-trip ticket 确保 long-running job 的 checkpoint 在指定 window 内上传至 artifact repo。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{评估指标与对齐控制}
Slide 37 给出了大模型能力评估的三折线（accuracy、calibration、efficiency）与镜像 human evaluation 的 overlay。Div 强调必须同时记录 hallucination rate 与 clinician override ratio，才能体现 alignment 进度。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.86\textwidth]{slides-images/slide-037.jpg}
\caption{多维评估面板（Slide 37），将 accuracy、calibration 与 stable alignment 结合。}
\end{figure}

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.28\textwidth}p{0.38\textwidth}p{0.26\textwidth}}
\toprule
Benchmark & 对齐焦点 & 仪表盘指标 \\
\midrule
MedQA / MedMCQA & Medical knowledge + neutrality & Accuracy, explanation-score, hallucination flag \\
GSM8K / MATH & Chain-of-thought consistency & Solve rate, reasoning depth, retraceability \\
Human eval（clinician + engineer） & Trust & Override rate, justification clarity, audit note coverage \\
Safety stress test（RLHF + red-team） & Harmlessness & Rejection rate, safety log bits \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{评估与对齐监控的三条线}
\end{table}

\begin{warningbox}{仅看 accuracy 的误导}
如果仪表盘只聚焦 accuracy，就会忽视 hallucination、bias drift 与 user override；这将在 deploy 阶段导致信任崩塌。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{可解释性评估的做法}
\begin{itemize}
    \item 每次 benchmark 都保持 signal map（attention + evidence patch）以便复审；
    \item Clinician override 的写入必须带 prompt version、temperature 与 chain-of-thought；
    \item 在 calibration dashboard 中把 `confidence bins` 与 hallucination log 视为同等重要的 metric。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{部署与监控实践}
Slide 41 把 deployment 路线图放在 compliance dashboard 中，展示自评 audit → external review → release three checkpoints，并展示 soft automation + hard override 的可视化 flow。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.85\textwidth]{slides-images/slide-041.jpg}
\caption{合规采纳与部署审计（Slide 41）。}
\end{figure}

部署阶段包含 sandbox、gradual rollout 与 anomaly alert。每个 rollout window 都附上 `monitoring playbook`：包含 attention drift 的 watchlist、prompt drift tracker、alert-to-human throttle 机制。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.28\textwidth}p{0.38\textwidth}p{0.26\textwidth}}
\toprule
层级 & 核心防线 & 典型 artifact \\
\midrule
Sandbox & 新 prompt + dataset 的 isolation deployment & Sandbox log + evidence patch thumbnails \\
Gradual rollout & Multi-center pilot + manual override & Rollout matrix + override log \\
Full release & Monitoring dashboard + audit brief & Confidence histogram + compliance ticket \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{部署与监控的三条护栏}
\end{table}

\begin{warningbox}{部署时的 alert fatigue}
如果 alert 太多而又无法自动排查，会使审计团队习惯性忽略 guidance。这就需要每条 alert 伴随 clear provenance 与 remediation steps。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{部署闭环中的人机协作}
\begin{itemize}
    \item 人工 review 结果会回写 prompt template、chain-of-thought logging；
    \item Monitor team 会根据 override 率调整 threshold，并记录成 long-form audit note；
    \item Deployment team 用 release brief 绑定 slides timestamp + evidence patch，方便 regulator 复现。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
训练、评估与部署三条线互相反馈，形成一个从 dataset 到 regulatory brief 的闭环；每一次训练 checkpoint 都需要配套评估、每个评估结果都需要部署监控与人类复核。

\section{AI 智能体与行动化 Stack}
\subsection{Action Stack 设计}
讲者从 Slide 31 将智能体划分为 Sensor、Planner、Executor 三层：Sensor 收集对话与工具结果，Planner 负责任务分解、反思，Executor 调用工具与环境。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.87\textwidth]{slides-images/slide-031.jpg}
\caption{智能体三层栈（Slide 31）。\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{Slide 31 展示 Agent Stack，从感知到行动链路的分层拆解。}

\begin{knowledgebox}{智能体行动闭环}
\begin{itemize}
    \item 感知端集成多模态输入（文本、视觉、结构化数据）；
    \item Planner 通过 chain-of-thought + reflection 联合反思；
    \item Executor 管理工具调用、动作与失败重试。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{记忆、工具与人机协作}
Div 强调：智能体需要长期记忆（segment embeddings + retrieval）与短期上下文，配合工具（code interpreter、search、api）。人机协作则通过 ``soft automation/hard override'' 策略保障安全。

\begin{warningbox}{工具调用的可靠性陷阱}
LLM 可能利用 outdated tool outputs 或反复调用而陷入 infinite loop。需要 tool tracker + rate limiter 保障每个 agent step 可审查。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{人机共治策略}
\begin{itemize}
    \item Soft automation：先输出 suggestion，再向 human 请求确认；
    \item Hard override：人类可以随时以 reason flag 覆盖决策；
    \item Feedback loop：override 记录自动回写 prompt template。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
智能体不是将 prompt 串联，而是要设计感知、计划、执行与复核的闭环，确保每一步都有 traceability。

\section{多智能体协作与治理}
\subsection{多 agentic 协作范式}
Div 在 Slide 44 的 multi-agent diagram 中讲解了 ``manager-worker'' 模式：每一个 worker agent 在自己的工具环境中执行子任务，manager agent 负责分配 context、收集 evidence，并将结果映射回 user objective。正如礼节字幕在 01:06:45--01:07:16 所描述的：\textit{``if you have a multi-agent system then you can paralyze the system... instead of one agent if I had thousands of agents each agent can go do something.''}

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.86\textwidth]{slides-images/slide-044.jpg}
\caption{Multi-agent coordination 与 manager-worker 流程（Slide 44）。}
\end{figure}

为了避免 worker agent 之间的 competing actions, Div 提出以 ``agent channels''（如 planner channel, tool channel）划分互信边界；每次交互都附带 timestamped prompt + tool response，以便追踪产生的 cascaded effect。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.26\textwidth}p{0.44\textwidth}p{0.26\textwidth}}
\toprule
角色 & 职责说明 & 高可审查性做法 \\
\midrule
Manager agent & task decomposition + evidence merger & prompt context logging + attention trace to each worker \\
Worker agent & 向量 search + tool execution & tool result provenance + rate limiting \\
Observer agent & monitor drift + override flag & publishes override events to audit log \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{Multi-agent orchestration 中的三个典型角色}
\end{table}

\begin{knowledgebox}{协同 agent 的组织原则}
\begin{itemize}
    \item 以 manager agent 视作 orchestrator，把任务切割成 token-bounded context；
    \item worker agent 保持 stateless，以便 rollback；只保留最小 cache 以支持 recover；
    \item observer agent 负责衡量 worker 的 hallucination rate 和 latency，提供实时 alert。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{multi-agent 的 cascading failure}
如果 worker 之间缺乏共识协议，manager 可能会收到 conflicting evidence，导致系统在 downstream 生成多版本答复；务必要把 agent-to-agent message 也写入 audit trail。
\end{warningbox}

\subsection{可观测性与治理准备}
Slide 45 展示了 multi-agent deployment 的 observability stack：channel metrics、tool metrics、human override log。Div 强调 `monitoring playbooks` 要与 teams 绑定，做到 alert → investigation → remediation 的闭环。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.86\textwidth]{slides-images/slide-045.jpg}
\caption{Multi-agent deployment observability stack（Slide 45）。\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{Slide 45 的右侧展示了 alert 分级与 incident ticket flow。}

部署时，multi-agent 需要进一步做 micro-rollback（某个 worker 出错时把 manager 退回 last known good context），并对每个 agent 的 tool call 设定 rate limiter，以防 `Too Many Requests` 导致 chain-of-thought 断裂。

\begin{importantbox}{multi-agent observability checklist}
\begin{itemize}
    \item 每个 worker 提交 tool result 时都必须附带 evidence patch 图与 timestamp；
    \item manager agent 的 prompt state 被实时 snapshot，便于 regulator 回溯 multi-step decisions；
    \item 观察 agent 会同步 override events，并把事件分级（info/warning/critical），触发不同的 remediation path。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
Multi-agent 系统把智能体推向规模化，但也带来 coordination、observability 与 governance 的复杂度，需要通过 manager/worker/observer 的清晰分工、auditable prompt trace 与 graded alert 来管控。

\section{工程文档与复现材料}
\subsection{Slides、字幕与关键帧参考}
讲座配套 slides（`slides.pdf`）和 `lecture26.en.srt` 构成双轨素材：slides 给出章节结构，字幕提供时间戳与原文。我们提取了主要时间节点并生成表格，便于工程复现。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.23\textwidth}p{0.45\textwidth}p{0.24\textwidth}}
\toprule
时间区间 & 内容焦点 & 提示 \\
\midrule
00:00:30--00:02:10 & 课程定位与能力框架 & 参考 Slide 2、Slide 3 的背景陈述 \\
00:10:20--00:18:45 & 训练数据 + prompt 结构 & 借助 Slide 12 + SRT 段 15（``data pipeline''） \\
00:25:00--00:35:40 & 涌现能力与评估 & 对应 Slide 22 的 Emergent map \\
00:45:10--00:58:20 & 智能体 Action Stack & Slide 31 + Slide 34 的规划/执行 \\
01:01:00--01:07:30 & 审计与交付策略 & Slide 41 的 documentation checklist \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{内容时间轴与复现检查点}
\end{table}

\begin{importantbox}{时间轴的复用方式}
\begin{itemize}
    \item 用 SRT 时间快速定位视频片段；
    \item Slide + timestamp → 复现章节与 figure；
    \item 把 timeline 映射到 audit checklist 以便 regulator 检索 evidence。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{审计材料与共享格式}
团队输出 ``audit-ready brief''：包含 evidence patch log、prompt template diff、dashboard snapshot 与 coverage report，统一上传到 evidence repo 并生成 PDF 摘要。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.3\textwidth}p{0.3\textwidth}p{0.3\textwidth}}
\toprule
Artifact & 内容 & 共享方式 \\
\midrule
Evidence patch log & attention map + patch ID & 自动生成 PDF thumbnail \\
Prompt template diff & prompt version + temperature & git patch + human summary \\
Dashboard snapshot & confidence histogram + hallucination log & weekly CSV export \\
Coverage report & model 支持的 disease categories & binding consequence matrix \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{审计材料的共享节奏}
\end{table}

\begin{knowledgebox}{共享格式的经验法则}
\begin{itemize}
    \item 以 slide timestamp 作为 anchor，便于 regulator 追踪；
    \item 关联具体 dataset（如 MedQA 2023）与 prompt template；
    \item 每条 override note 标注 prompt version + override 理由。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{漏报审计材料的风险}
缺失 evidence patch 将模型标记为“未经验证”，可能延缓部署审批。artifact 的齐套性是 compliance 团队共同责任。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}
本章整理了 slides/字幕/figure/timeline/audit materials 的复现资产，确保后续章节既可读又可交付。

\section{关键幻灯片与视频帧整合}
\subsection{Slide 视角的架构演进}
Slide 6 显示了 V4 系列中 “attention → planner → agent ” 的三圈图，强调每一层都有自己独立的 monitor。我们在笔记中用这张图做 anchor，补充每个圆的具体维度：attention 针对 token-level fidelity、planner 负责 task decomposition、agent 负责 tool execution。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.82\textwidth]{slides-images/slide-006.jpg}
\caption{V4 系列中 attention → planner → agent 的三圈架构（Slide 6）。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{Slide 6 的三圈架构含义}
\begin{itemize}
    \item Attention 圈代表基础表示学习，重视 context consistency；
    \item Planner 圈代表任务分解与 reflection，强调 chain-of-thought；
    \item Agent 圈代表工具调用与执行，要在安全边界内做 retry。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{关键帧与时间戳引用}
我们从字幕中抽取多个 timestamp，确保 PDF 中的每个图文都可追溯至视频帧。Slide 10 提供了 auditing playbook 的流程，字幕在 00:45:10--00:46:22 处提到 ``attention patch help doc/engineer conversation''，因此我们在页面中额外标出该时间区间，并附上 key frame screenshot（来自 `cover.jpg` 或 video frame 00:45:55）。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.26\textwidth}p{0.44\textwidth}p{0.26\textwidth}}
\toprule
素材 & 作用 & 典型使用 \\
\midrule
Slide 6 & 架构三圈 & 用于章节导入与 agent map \\
Slide 10 & Audit playbook & 作为部署章的 checklist 参考 \\
Video key frame (00:45:55) & 插图 + timestamp & 说明 alert 条件与 evidence patch \\
Slide 31 & Agent stack & 支撑感知/计划/执行的小节 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{Slides 与关键帧的整合策略}
\end{table}

\begin{warningbox}{忽略视觉 anchor 的风险}
没有把 slides 或关键帧嵌入笔记会让文档显得没有 grounding，尤其在审计阶段 regulator 需要看到 visual anchor 才能快速确认内容来源。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{复原视频 frame 的建议顺序}
\begin{itemize}
    \item 先把关键 slide 的 screenshot 插入对应章节；
    \item 再依据 SRT 时间提取画面（可以用 ffmpeg `-ss time -frames:v 1`）；
    \item 最后在 caption 中注明 `时间区间 + slide 页码` 以方便复盘。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
Slide 与关键帧的同步说明了可复现笔记必须有 visual anchor、timestamp、metadata，这样才能在 audit review 中被 regulator 迅速校验。

\section{审计与复盘清单}
\subsection{发布准备 checklist}
Slide 41 中的 compliance dashboard 不仅用于部署，还可以直接映射为 checklist：prompt freeze、db snapshot、evidence patch、monitoring alert。为了做 release-ready brief，我们把它拆成 8 条必检项，从 prompt template 的版本号到 override log 的分类。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.3\textwidth}p{0.5\textwidth}p{0.18\textwidth}}
\toprule
分类 & 具体检查项 & 可度量指标 \\
\midrule
Prompt & Template freeze + temperature & Git tag + prompt hash \\
Data & Dataset snapshot + provenance & Coverage map + license audit \\
Benchmarks & Evaluation reports（MedQA, GSM8K） & Accuracy + hallucination flag \\
Evidence & Attention patch + cite logging & evidence patch count + timestamp \\
Override & Clinician override + reason & Override rate + stored rationale \\
Monitoring & Confidence histogram + alert log & Alert frequency + resolution time \\
Rollout & Pilot group success + rollback plan & Pilot throughput + rollback triggers \\
Documentation & Audit brief + regulator-ready table of contents & Number of referenced slides + log path \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{Release readiness checklist for CS25 V4 lecture notes}
\end{table}

\begin{knowledgebox}{Checklist 中的 minimum viable artifact}
\begin{itemize}
    \item Prompt template 要有 version+hash，便于在 release 后追踪 prompt drift；
    \item Evidence patch 与 attention overlay 要在 audit brief 中附带 slide timestamp；
    \item Monitoring 的 alert log 要含 severity，且自动生成 remediation ticket。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{错误案例与复盘策略}
回顾字幕在 01:07:02--01:07:13 的段落（``if you have a single agent it will always be slow...''），Div 说明了 single-agent 的瓶颈；与此同时，我们在笔记中加入对比表，列出 single-agent 发生超时/hallucination 时的复盘步骤（对 prompt、data sampling、compute config 三个维度展开）。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.25\textwidth}p{0.45\textwidth}p{0.25\textwidth}}
\toprule
复盘维度 & 常见故障 & 修复策略 \\
\midrule
Prompt & 过长 chain-of-thought 造成 hallucination & 先拆 prompt，重新抽样 few-shot 示例 \\
Data sampling & Rare token distribution 导致 hallucination & 增加 coverage map 里的 synthetic cases \\
Compute config & Single agent 耗时过久导致 timeout & 提前启用 multi-agent + planner reflection \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{common failures 与 multi-agent 复盘路径}
\end{table}

\begin{warningbox}{复盘中不可跳过的步骤}
如果忘记记录 evidence patch、prompt hash 或 override 率，复盘就变成主观判断；我们必须还原出每个故障触发时的 context 才能有效调整 pipeline。
\end{warningbox}

\begin{importantbox}{复盘后的 release 路径}
\begin{itemize}
    \item 把复盘结果写入 release brief 并推送 compliance dashboard；
    \item 把调整的 prompt/template 更新至 prompt registry，并打 tag；
    \item 让 observer agent 跟进新的 alert cadence，验证更新时间。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
审计 checklist + 复盘路径让每一次 output 都有依据，推动从 single-agent 状态到 multi-agent deployment 的演进。

\section{开放问题与未来方向}
\subsection{持续信任与监控}
Div 留下三个长期挑战：explainability、monitoring、governance。我们需要 attention map + prompt trace 组合成 audit trail，借助 synthetic replay 检查 drift。

\begin{knowledgebox}{持续信任的三条研究线}
\begin{itemize}
    \item Explainability：attention map + evidence patch + prompt trace；
    \item Monitoring：generative replay + synthetic cases 检查 drift；
    \item Governance：automated + human-in-loop release criteria 自动生成 compliance report。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\subsection{教育与团队协作}
另外，Div 建议把每次演讲拆解为模块化讲义包：summary slide、prompt template、case study、compliance checklist。新的工程师在接手时只要浏览讲义包即可理解 model design 与风险 tolerance。

\begin{importantbox}{模块化讲义包构成}
\begin{itemize}
    \item Summary slide（附 timestamp）+ annotated prompt template；
    \item Case study（error vs success）+ attention map；
    \item Compliance checklist（auditable metrics、data provenance、deployment notes）。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}
开放问题部分强调：医学 AI 的未来靠 explainability、privacy-aware sharing 与跨机构合作，所有笔记内容需转化为可复用的工程资产。

\section{总结与延伸}
本讲座以 ``Transformers 结构 → LLM 训练 → Agentic stack → 审计工程'' 的路径回顾了 CS25 V4 的核心。下表归纳每个模块的关键成果与风险防线。

\begin{table}[H]
\centering
\small
\begin{tabular}{p{0.32\textwidth}p{0.38\textwidth}p{0.26\textwidth}}
\toprule
模块 & 核心产出 & 风险/防线 \\
\midrule
架构基础 & 自注意力 + 位置编码 + 并行堆叠 & LayerNorm + residual 保障稳定 \\
预训练管道 & 多源数据 + prompt calibration & drift dashboard + human review \\
LLM 评估 & Emergent map + evidence-citation & hallucination flag + evidence patch \\
AI 智能体 & 感知/计划/执行三层行动栈 & soft automation + hard override \\
文档工程 & slides + timeline + audit briefs & artifact checklist 与 compliance table \\
训练/评估/部署闭环 & dataset → benchmark → release 的 traceable pipeline & provenance log + alert cadence \\
多智能体协作 & manager-worker-observer 三角 + multi-channel prompt sync & graded alerts + governance playbook \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{按模块总结的核心成果与防线}
\end{table}

\subsection{进一步阅读}
\begin{itemize}
    \item Vaswani et al., ``Attention Is All You Need'', NeurIPS 2017
    \item Wei et al., ``Emergent Abilities of Large Language Models'', 2022
    \item Weng, ``LLM-Powered Autonomous Agents'', 2023
    \item Liu et al., ``Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models'', 2022
    \item OpenAI, ``Lessons from deploying GPT'', 2023
\end{itemize}

\subsection{延伸思考}
未来的 Transformer/LLM 体系必须把技术能力转化为工程交付：统一的 prompt registry、标准化的 audit brief、可复现的 agent stack 是下一轮迭代的基石。

\end{document}
