以下为上游提供的源文稿,可能存在识别错误。
乔木转写是基于源文稿的中文提炼,不是逐字翻译。请核对原文中的人名、数字与观点。
选一篇,慢慢读
从左侧挑一篇,正文会在这里排成书页。
📌 一句话摘要 llm course 提供 34 课、204 张卡片的中文大模型课程,覆盖 Transformer、训练、推理、Agent,支持数计算和追问。 📝 详细摘要 llm course 是面向算法工程师的公开中文课程,34 课、204 张卡片,从 Transformer 讲到训练、推理、Agent。每课 6 张卡片,提问后代入数字推算。显存原理、微调参数等表格演示。每张卡片准备 5 个追问。单网页形式,公式资源文件,离线打开。支持填 DeepSeek 密钥,AI 助教答疑。 💡 主要观点 算法级深度课程覆盖 从原理到训练推理,覆盖面广,针对算法工程师设计。 交互式问题追问机制 每张卡片配 5 个追问,支持边学边提问,
阅读原文 · GitHubDaily
向阳乔木 · deepseek-v4-1-flash-261017
学大模型的人常遇到一个尴尬:英文资料看不完,中文资料又大多停在科普层面。面向算法工程师、能一路讲到训练和推理细节的中文课程,一直不多。 llm course 想填的就是这个空档。按原文链接的介绍,它是一套公开的中文课程,共 34 课、204 张卡片 ,内容从 Transformer 一路铺到模型训练、推理和 Agent。 34 课拆成 204 张卡片,每课只...