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人工智能-大模型
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Parts
- P1 · [中文]1.从零构建大语言模型,手把手教你理解AI核心
- P2 · [中文] 2.手把手教你从零训练大模型,PyTorch+einops实战
- P3 · [中文] 3.架构与超参数,你不想知道但又必须知道的一切
- P4 · [中文] 4.注意力机制替代方案与混合专家模型,突破长上下文瓶颈
- P5 · [中文] 5.GPU/TPU底层原理与优化,从零理解AI算力核心
- P6 · [中文] 6.手把手教你写Triton内核,GPU编程从入门到实战
- P7 · [中文] 7.多GPU并行训练实战,从单卡到千卡集群全解析
- P8 · [中文] 8.大模型训练如何实现4D并行?从数据到专家并行全解析
- P9 · [中文] 9.缩放定律详解:从零理解大模型训练成本与性能预测
- P10 · [中文] 10.大模型部署必学,从KV Cache到投机解码
- P11 · [中文] 11.大模型扩展定律全揭秘,从理论到开源实战
- P12 · [中文] 12.评估决定AI模型上限,90%的人都忽略了
- P13 · [中文] 13.语言模型的数据才是核心竞争力,Llama 3论文都不敢公开的秘密
- P14 · [中文] 14.大模型数据处理的完整流水线,过滤去重混合全讲透
- P15 · [中文] 15.从GPT-3到ChatGPT的后训练秘密
- P16 · [中文]16.后训练:RLVR让模型自己学会推理
- P17 · [中文] 17.多模态对齐,从语言模型走向全模态AI
- P18 · [中文] 18.大模型推理部署,从电力到智能的工业革命
- P19 · [英文] Lecture 1: Overview, Tokenization
- P20 · [英文] Lecture 2: PyTorch (einops)
- P21 · [英文] Lecture 3: Architectures
- P22 · [英文] Lecture 4: Attention Alternatives
- P23 · [英文] Lecture 5: GPUs, TPUs
- P24 · [英文] Lecture 6: Kernels, Triton, XLA
- P25 · [英文] Lecture 7: Parallelism
- P26 · [英文] Lecture 8: Parallelism
- P27 · [英文] Lecture 9: Scaling Laws
- P28 · [英文] Lecture 10: Inference
- P29 · [英文] Lecture 11: Scaling Laws
- P30 · [英文] Lecture 12: Evaluation
- P31 · [英文] Lecture 13: Data (Sources, Datasets)
- P32 · [英文] Lecture 14: Data
- P33 · [英文] Lecture 15: Mid/Post-Training
- P34 · [英文] Lecture 16: Post-Training - RLVR
- P35 · [英文] Lecture 17: Alignment - Multimodality
- P36 · [英文] Guest Lecture: Dan Fu
Description
斯坦福 CS336 2026 最新完整版:从零构建大语言模型,训练到部署一次学完。 📌 本期看点 · Tokenization → 架构/注意力 → GPU·Triton 内核 · 并行训练、缩放定律、推理与评估 · 数据流水线、后训练/RLVR、多模态对齐 🧭 观看指南 共 36 分P:P1–P18 为中文配音版,P19–P36 为英文原声版,可按需切换。建议按 Lecture 1→17 + Guest 顺序学。 🎯 适合人群 想系统掌握大模型训练与部署的工程师、研究生,以及跟斯坦福现行课的学习者。 持续更新海外名校硬核课程,点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力! ———————————— 📚 配套增值服务 🎁 免费课件:评论区扣「课件」后私信 UP主领取 配套学习站已上线 5 大学习路线(AI大模型 / 计算机本科 / C++就业 / 嵌入式 / 金融创业),指定翻译课程配完整图文教程 ⚡ 充电支持后私信 UP主,开通对应课程学习权益
Comments
很努力的听了,听不懂
♥ 2 ↩ 1
up这门课有前置课程吗
↩ 2
留言,求配套资料
↩ 1
感觉AI会让努力的人效率更高☁
课件
↩ 1
以三连,求资料[喜欢][喜欢]
↩ 1
留言,求配套资料[弈仙牌表情包_点赞]
↩ 1
i need
↩ 1