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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 107: Computer Organization and Systems
计算机系统基础概念：C 语言编程、数据表示、机器级代码、计算机算术、编译、内存组织与管理、性能评估与优化。
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CS 146S: The Modern Software Developer
AI 正在快速改变我们构建、调试和维护软件的方式。从 Cursor、Warp 等新一代 IDE 和终端，到 Coderabbit、Qodo 等代码审查和测试平台，软件开发的每个环节都在被重塑。
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CS 149: Parallel Computing
涵盖 GPU、向量指令集、共享/非共享内存、同步机制、MapReduce、Apache Spark、SIMT 等并行编程模型。
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CS 221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques
涵盖搜索、约束满足、博弈、马尔可夫决策过程、概率图模型、机器学习和逻辑。AI 领域的全景入门。
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CS 221M: Mechanistic Interpretability
理解模型如何处理信息以及为什么产生特定输出的 ML 子领域。涵盖探针（probing）、引导（steering）、因果抽象和稀疏自编码器。包含来自学术界和工业界领先可解释性实验室的客座讲座。