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这个周末来斯坦福学LLM吧。 斯坦福2025秋季的Transformers与LLMs课程完全公开且100%免费。 在9场讲座中，你将解锁以下技术背后的精确机制： • Flash Attention（模型速度提升3倍） • LoRA（微调成本降低90%） • Mixture of Experts（大规模效率扩展） 课程内容： Lecture 1：Transformer基础 → 分词与词表示 → 自注意力机制详解 → 完整的Transformer架构 → 详细实现示例 Lecture 2：高级Transformer技术 → 位置编码（RoPE、ALiBi、T5偏置） → 层归一化与稀疏注意力 → BERT深入解析与微调 → BERT的扩展 Lecture 3：LLM与推理优化 → Mixture of Experts（MoE）详解 → 解码策略（贪心搜索、束搜索、采样） → 提示与上下文学习 → 思维链推理 → 推理优化（KV缓存、PagedAttention） Lecture 4：LLM训练与微调 → 预训练与缩放定律（Chinchilla定律） → 训练优化（ZeRO、模型并行） → Flash Attention实现3倍加速 → 量化与混合精度 → 参数高效微调（LoRA、QLoRA） Lecture 5：LLM调优 → 偏好调优 → RLHF概述 → 奖励建模 → RL方法（PPO及其变体） → DPO Lecture 6：LLM推理 → 推理模型 → 用于推理的RL → GRPO → 缩放 Lecture 7：智能LLM → 检索增强生成 → 高级RAG技术 → 函数调用 → 智能体 → ReAct框架 Lecture 8：LLM评估 → LLM-as-a-judge概述 → 最佳实践与优势 → 偏差与陷阱 Lecture 9：回顾与热点话题 来自Stanford Online： 严谨的教学，最新的技术，免费访问。 适合人群： → 使用LLM的机器学习工程师 → 理解Transformer的AI工程师 → 研究语言模型的研究人员 → 任何超越API调用的学习者 这个周末：学习区分优秀工程师与卓越工程师的技术。 （我会在评论中放播放列表。） 转发本文，为他人节省$$$并避免困惑。 关注@techNmak获取更多AI/ML见解。