斯坦福公开LLM课程CS336 适合AI求职学习

Alisa Liu 在准备 OpenAI 面试时，提到过 斯坦福课程 CS336: Language Modeling from Scratch。

如果你现在想系统学 LLM，或者以后想找 AI research / MTS / ML engineer 相关的工作，这门课很值得放进学习计划里。

CS336 的名字叫 Language Modeling from Scratch，重点也确实在 “from scratch”。它从 tokenizer 开始，一路讲到 transformer、optimizer、PyTorch、GPU、Triton、FlashAttention、parallelism、scaling laws、data pipeline、post-training 和 alignment。

它把一个语言模型从训练前的数据处理，到模型结构、训练效率、算力估算，再到后训练和对齐，串成了一条完整链路。

这对找 AI 工作的人很有帮助。很多面试可能会：
让你手写 attention
让你解释训练为什么慢
让你判断显存和 FLOPs 怎么算
让你 debug 一个 training loop
让你讨论 data、model size、compute 之间怎么取舍
让你解释 pretraining、SFT、RLHF / RLVR 分别解决什么问题

如果只靠零散资料学，很容易知道很多名词，但不知道它们在一个真实训练流程里怎么连起来。

CS336 的好处是它一直贴着现在行业里真实用的东西讲。2026 版里已经结合最新的LLM模型譬如Minimax来讲这些内容。

更难得的是，Stanford 把课程网站、作业和 YouTube 录像都公开了。看看它的课堂作业， 几乎就是你在公司上班要做的工作。

你在学习CS336的过程中， 可能会需要补充一些基础。同样的， 哈佛和斯坦福都有公开课程帮助你学习这些基础：：
Harvard CS50 AI：适合补 AI 基础和 Python 项目感
Stanford CS229：适合补传统 ML 和数学框架
Stanford CS224N：适合补 NLP / transformer 之前的语言模型脉络
Stanford CS231N：适合补 deep learning 和视觉模型

但如果目标是今天的 LLM / AI research / AI infra，CS336 是我会优先推荐的一门。

CS336：
主页： Github和课堂作业： YouTube：

CS50: （实际上是11门课组成的，选一门适合自己的）
主页： YouTube：

CS229：
主页：

CS224N：
主页： YouTube：

CS231N：
主页： YouTube：