根据Twitter用户@godofprompt的消息，Depth Anything 3模型在3D计算机视觉领域实现重大突破。该模型采用单一普通Transformer，无需复杂架构即可从任意数量的图片（单张或多张、姿态有无均可）重建完整3D几何，并在所有几何基准测试中超越VGGT等最新SOTA模型。实际测试显示，姿态精度提升35.7%，几何精度提升23.6%，单目深度估计超越DA2。该模型通过仅使用深度和每像素射线，极大简化3D重建流程，无需多任务训练或点云映射技巧。采用教师-学生学习机制，利用强大的合成教师模型对齐真实世界噪声深度，生成高质量伪标签，让Transformer能够学习类似人类的视觉空间理解。这一进展为机器人、AR/VR、自动驾驶和数字孪生等行业带来通用3D感知模型的新商机，大幅降低工程复杂度与资源需求。（来源：@godofprompt，Twitter，2025年11月18日；论文：Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views）

据DeepLearning.AI介绍，大型语言模型（LLM）能够理解检索增强生成（RAG）中的上下文，核心在于Transformer架构。在其RAG课程中，DeepLearning.AI详细讲解了LLM如何通过token嵌入、位置向量和多头注意力机制处理增强提示。这一流程使LLM能高效整合外部信息，提升内容生成的相关性和准确性。深入理解Transformer对优化RAG流程、拓展AI搜索、知识管理及企业级解决方案具有重要意义（来源：DeepLearning.AI Twitter，2025年7月31日）。