标签: LLM
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从模型训练到 Agent：一份把 AI 技术串起来的学习路线
不把预训练、微调、RAG、Agent 和编排当成孤立热词。用一条从数据到业务闭环的主线，建立完整 AI 技术地图，并给出面试冲刺和八周动手路线。
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斯坦福 CS 课程学习图谱：面向 AI 与 LLM 的路线
把 17 门 Stanford CS 课程按应用、原理、系统三层整理成 AI/LLM 学习路径。
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CS 224N: Natural Language Processing with Deep Learning
自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。NLP 的应用无处不在：网络搜索、广告、邮件、客服、翻译、虚拟助手、医疗报告等。
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CS 324: Advances in Foundation Models
深入学习基础模型（如 GPT-3、CLIP、Stable Diffusion）的模型与算法、系统与基础设施、伦理与社会影响。学生将获得实践经验，识别基础模型的真实用例。
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CS 336: Language Modeling from Scratch
语言模型是现代 NLP 应用的基石，为下游任务提供了通用系统的新范式。本课程通过引导学生完成开发自己语言模型的全过程，让学生全面掌握语言模型。
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RAG：检索增强生成的工作方式与边界
用个人知识管理视角解释 RAG 的架构流程、检索质量、适用场景、局限，以及它和 LLM Wiki 的区别。
