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Stanford CME295

Stanford CME295:Transformers & Large Language Models(2026 秋)

从 Transformer、分词和注意力,学习大语言模型结构、训练与后训练;后续课节按课程进度开放。

打开官方课程
难度
中阶
形式
大学课程
语言
英文
规模
9 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境
  1. 选择学习环境

    在线学习

    按2026秋9次讲座顺序理解Transformer、LLM训练、系统与Agent。当前已发布前三讲课件,后续按原站更新;默认阅读学习,无需模型API。

    浏览器即可查看课程介绍和公开材料;实验所需软件、硬件和账号按原站要求准备。

    这条路线已按开课提示词实际跑通最小开课流程查看记录

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • 浏览器 阅读官方讲义、课表及作业入口

    运行费用:实践费用待核验,课程实验可能需要算力或付费服务,尚未核实。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次
    请帮我把「Stanford CME295:Transformers & Large Language Models(2026 秋)」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:在线学习。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:官网列出期中和期末考试,未公开编程作业。每讲以自己的术语表、公式推导及概念对照作自学练习,明确这是本站建议,不冒充官方作业。
    课节(官方顺序):
    1. Lecture 1: Transformers:https://cme295.stanford.edu/slides/fall26-cme295-lecture1.pdf
    2. Lecture 2: Large Language Models:https://cme295.stanford.edu/slides/fall26-cme295-lecture2.pdf
    3. Lecture 3: LLM training:https://cme295.stanford.edu/slides/fall26-cme295-lecture3.pdf
    4. Lecture 4: Reinforcement learning with LLMs:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    5. Lecture 5: LLM systems:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    6. Lecture 6: AI Agents:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    7. Lecture 7: LLM evaluation:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    8. Lecture 8: Diffusion LLMs:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    9. Lecture 9: Trending topics:https://cme295.stanford.edu/syllabus/
    
    1. 环境
    - 使用浏览器打开官方材料;在个人课程目录保存笔记、作答与链接。无需为阅读安装命令行环境。
    - 有登录、选课或付费要求的材料,先核对自己已有的访问权限;不绕过限制。
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程表、材料与作业入口:只记录链接 https://cme295.stanford.edu/syllabus/(未核实开放复制许可;只保存官方链接,不批量下载或再分发。)
    - 官方Cheatsheet:只记录链接 https://cme295.stanford.edu/cheatsheet(未核实开放复制许可;只保存官方链接,不批量下载或再分发。)
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    stanford-cme295-fall2026/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        ├── 01-lesson-01/
        ├── 02-lesson-02/
        ├── 03-lesson-03/
        ├── 04-lesson-04/
        ├── 05-lesson-05/
        ├── 06-lesson-06/
        ├── 07-lesson-07/
        ├── 08-lesson-08/
        └── 09-lesson-09/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。
      - 人工检查:打开首课官方链接并找到对应标题  → 能阅读首课;登录受限时记录受限材料,不把链接存在当作可访问。
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    stanford-cme295-fall2026/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        ├── 01-lesson-01/
        ├── 02-lesson-02/
        ├── 03-lesson-03/
        ├── 04-lesson-04/
        ├── 05-lesson-05/
        ├── 06-lesson-06/
        ├── 07-lesson-07/
        ├── 08-lesson-08/
        └── 09-lesson-09/
准备好了,开始学习

来源与使用须知

原始资源
Stanford CME295 收录版本:2026 秋
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

版权与转载

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