【中英双语】大模型面试必修课!斯坦福2026重制-CME295 Transformers & LLMs:RLHF·GRPO·DeepSeek R1全讲透|全9讲
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人工智能-大模型
7:57:26
Parts
- P1 · [中文] 01-Transformer与注意力机制
- P2 · [中文] 02-Transformer变体:RoPE到BERT
- P3 · [中文] 03-LLM架构:MoE与思维链
- P4 · [中文] 04-LLM训练:预训练到LoRA
- P5 · [中文] 05-LLM调优:RLHF·PPO·DPO
- P6 · [中文] 06-LLM推理:GRPO与DeepSeek R1
- P7 · [中文] 07-智能体:RAG与工具调用
- P8 · [中文] 08-LLM评估:LLM-as-a-Judge
- P9 · [中文] 09-大模型趋势复盘
- P10 · [英文] 01-Transformer与注意力机制
- P11 · [英文] 02-Transformer变体:RoPE到BERT
- P12 · [英文] 03-LLM架构:MoE与思维链
- P13 · [英文] 04-LLM训练:预训练到LoRA
- P14 · [英文] 05-LLM调优:RLHF·PPO·DPO
- P15 · [英文] 06-LLM推理:GRPO与DeepSeek R1
- P16 · [英文] 07-智能体:RAG与工具调用
- P17 · [英文] 08-LLM评估:LLM-as-a-Judge
- P18 · [英文] 09-大模型趋势复盘
Description
斯坦福最新大模型课 CME295《Transformers & 大语言模型》2026 重制版,9 讲 × 约1小时45分,从 Transformer 架构一路讲到 DeepSeek R1,是目前体系最新、最完整的大模型课程之一,全程流畅中文配音重制。 【这门课适合谁】 ▸ 备战大模型算法岗面试:RLHF、PPO、DPO、GRPO 是 2026 面试高频题,L5-L6 逐个讲透原理与区别,不再背错概念 ▸ 后端/全栈转 AI 应用开发:L7 专讲 RAG、Function Calling、ReAct 智能体框架,看完就能上手搭系统 ▸ 想读懂 DeepSeek R1 论文:L6 讲清推理模型、RL for Reasoning 与测试时缩放的来龙去脉 ▸ 在校生/入门者:L1-L4 从注意力机制、RoPE、MoE 到预训练与 LoRA 微调,打牢地基 【课程大纲】 P1 Transformer与注意力机制 → P2 RoPE·BERT等变体 → P3 MoE与思维链 → P4 预训练到LoRA → P5 RLHF·PPO·DPO → P6 GRPO与DeepSeek R1 → P7 RAG与智能体 → P8 LLM评估 → P9 大模型趋势复盘 P10-P18 为英文原声版(对照术语 / 练听力,面试英文问答也用得上) 【观看建议】 面试冲刺直接看 P5、P6;做应用先看 P7;系统学习按 P1→P9。 【一点心里话】 9 讲课从听写、翻译、配音到渲染打磨了很久。如果它帮你拿到了 offer 或做出了项目,欢迎回来点个三连;有余力充电支持,就是催更下一门课的最大动力。感谢!
Comments
@MilkyAi md笔记发我邮箱一份呗
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这是AI 训练的中文吗?原声的YouTube视频链接有吗?已三连[打call][打call][打call][打call]
↩ 2
cme296可以处理发布一下吗