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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · 01 导论与基础
  2. P2 · 02 学习表示
  3. P3 · 03 自回归语言模型
  4. P4 · 04 循环神经网络 RNN
  5. P5 · 05 注意力与 Transformer
  6. P6 · 06 预训练
  7. P7 · 07 规模法则与上下文学习
  8. P8 · 08 微调与蒸馏
  9. P9 · 09 解码算法
  10. P10 · 10 RAG 与深度研究
  11. P11 · 11 多模态大模型 I
  12. P12 · 12 多模态大模型 II
  13. P13 · 13 评估技术
  14. P14 · 14 研究技能与实验设计
  15. P15 · 15 扩散与流模型
  16. P16 · 16 强化学习基础
  17. P17 · 17 RL for LLMs
  18. P18 · 18 智能体 Agents
  19. P19 · 19 量化
  20. P20 · 20 并行与分布式训练
  21. P21 · 21 专家混合 MoE
  22. P22 · 22 长序列扩展
  23. P23 · 23 推理时扩展
Description 
卡内基梅隆 CMU Advanced NLP｜Spring 2026 完整课｜中文配音
讲师 Sean Welleck

📌 本期看点
· Transformer / 预训练 / 规模法则与上下文学习
· 微调蒸馏、解码、RAG，再到多模态与扩散
· RLHF、智能体、量化、分布式、MoE 与推理时扩展

🧭 观看指南
共 23 讲，按课程顺序完整收录。

🎯 适合人群
想系统补大模型与高级 NLP 的研一/算法同学，以及转码自学党。

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