Inside the LLM Architecture Gallery
通过这篇介绍和它指向的 LLM Architecture Gallery，学习者可以按卡片对照阅读 GPT-2、Llama 3、DeepSeek V3、Kimi K2 等模型的架构图、事实表与公开配置，并借助概念解释和 diff 工具理解注意力、MoE 路由、KV cache 等结构差异。
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Raschka
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Nemotron 3 Super Throughput Notes
理解 Nemotron 3 Super 120B-A12B 的混合架构设计与吞吐导向的推理优化思路，并能批判性地解读其吞吐对比数据。
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Raschka
A Dream of Spring for Open-Weight LLMs: 10 Architectures from Jan-Feb 2026
读完能看懂 2026 年初 10 个开放权重 LLM 的架构异同，并理解其中用到的主要注意力与 MoE 设计技巧。
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Raschka
The State Of LLMs 2025: Progress, Progress, and Predictions（正文标题行为“Progress, Problems, and Predictions”）
读者能建立对大语言模型 2025 年技术走向的整体认识，理解以 RLVR + GRPO 为代表的推理模型后训练路线，以及推理时扩展、评测与架构演进等议题。
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Raschka
ML/AI Hello Worlds: From RF to RLVR
读完能了解机器学习到 LLM 推理时代七个典型入门示例的方法与历史背景，并看到文中为每个示例给出的代码示例入口（部分为作者本人 notebook，部分为他人资源）。
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Seba
A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2
读完能理清 DeepSeek V3 到 V3.2 的发布脉络，理解它使用的 MoE 与 MLA 两项架构要点，以及 RLVR/GRPO 在 DeepSeek R1 推理能力训练中的作用。
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Raschka
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
读完能梳理从 GPT-2 到 gpt-oss 的 LLM 架构演进要点，并说明 gpt-oss 与 Qwen3 在设计上的差异。
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Raschka
The Big LLM Architecture Comparison
读懂主流开源大模型（DeepSeek V3/R1、Llama 4、Qwen3、Gemma 3、Kimi K2 等）在注意力、MoE、归一化等结构上的设计取舍。
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Raschka
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
理解 KV cache 的作用与代价，并能读懂、运行从零实现带 KV cache 的 GPT 文本生成代码。
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Raschka
Object Detection for Dummies Part 1: Gradient Vector, HOG, and SS
理解图像梯度与常用边缘检测卷积核的原理，并能用 Python/NumPy 复现文中的像素梯度与卷积计算。
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Lil'Log
Sets in Python – Real Python
理解 Python set 的可变、无序、唯一、可哈希特性，学会用字面量、set() 构造器和集合推导式创建集合，并了解集合常见的运算与方法。原站未说明正文更后面的内容细节。
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Python