10倍速学完斯坦福的大模型课程

斯坦福25年春季的transformer和大模型新课来了，授课老师Afshine和Shervine Amidi在AI圈子里很有一套，内容从Transformer的基础原理到LLM的实战应用，信息量很大。

但是今天重点推荐的是这门课的小抄，如果你没时间或者没有耐心完整上课，直接去看小抄。

几十页就把一个学期的课浓缩得明明白白，很适合快速过一遍。浓缩了Transformer和LLM的精华。内容从基础讲起，比如Self-Attention机制是咋回事，Transformer架构咋搭的，到高级点的LLM微调（像SFT、LoRA）、提示工程、甚至RAG和AI Agent这些实战应用，都有条有理。比如他们会拿图表给你拆解Attention咋算的，或者讲讲咋用混合专家模型（MoE）省算力，学完感觉脑子里全是干货。

再进阶一点，甚至还有更详细的配套漫画，250页内容，配了600多张图表，把整门课的重点全打包了。从Attention机制的数学细节到提示工程、模型压缩的实用技巧，讲得清楚又直白。比如想知道怎么用LLM当“裁判”评判输出？这里面就有现成案例。新手看能快速上手，老手看能梳理思路。翻着翻着就很愉快地学完了

这份小抄我已经给大家整理好了，戳此免费获取>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>