【中英双语】想自己训练一个GPT？斯坦福这门课教你从零构建大模型｜CS336 2026最新·36讲·中英双语·附资料

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  1. P1 · [中文]1.从零构建大语言模型，手把手教你理解AI核心
  2. P2 · [中文] 2.手把手教你从零训练大模型，PyTorch+einops实战
  3. P3 · [中文] 3.架构与超参数，你不想知道但又必须知道的一切
  4. 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
  5. P5 · [中文] 5.GPU/TPU底层原理与优化，从零理解AI算力核心
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  7. P7 · [中文] 7.多GPU并行训练实战，从单卡到千卡集群全解析
  8. 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
  9. 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
  10. P10 · [中文] 10.大模型部署必学，从KV Cache到投机解码
  11. P11 · [中文] 11.大模型扩展定律全揭秘，从理论到开源实战
  12. P12 · [中文] 12.评估决定AI模型上限，90%的人都忽略了
  13. 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
  14. 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
  15. P15 · [中文] 15.从GPT-3到ChatGPT的后训练秘密
  16. P16 · [中文]16.后训练：RLVR让模型自己学会推理
  17. P17 · [中文] 17.多模态对齐，从语言模型走向全模态AI
  18. P18 · [中文] 18.大模型推理部署，从电力到智能的工业革命
  19. P19 · [英文] Lecture 1: Overview, Tokenization
  20. P20 · [英文] Lecture 2: PyTorch (einops)
  21. P21 · [英文] Lecture 3: Architectures
  22. P22 · [英文] Lecture 4: Attention Alternatives
  23. P23 · [英文] Lecture 5: GPUs, TPUs
  24. P24 · [英文] Lecture 6: Kernels, Triton, XLA
  25. P25 · [英文] Lecture 7: Parallelism
  26. P26 · [英文] Lecture 8: Parallelism
  27. P27 · [英文] Lecture 9: Scaling Laws
  28. P28 · [英文] Lecture 10: Inference
  29. P29 · [英文] Lecture 11: Scaling Laws
  30. P30 · [英文] Lecture 12: Evaluation
  31. P31 · [英文] Lecture 13: Data (Sources, Datasets)
  32. P32 · [英文] Lecture 14: Data
  33. P33 · [英文] Lecture 15: Mid/Post-Training
  34. P34 · [英文] Lecture 16: Post-Training - RLVR
  35. P35 · [英文] Lecture 17: Alignment - Multimodality
  36. 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。

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Comments

大大猪肘了 2026-07-25

很努力的听了，听不懂

♥ 2 ↩ 1

小鱼干妖怪 2026-08-03

up这门课有前置课程吗

♥ 1 ↩ 3

niuniu_668 2026-07-29

留言，求配套资料

↩ 1

GPT等AI订阅-可开票59 2026-07-18

感觉AI会让努力的人效率更高☁

可爱动物管理局 2026-08-02

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樊墨秋雨 2026-08-01

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