Stanford CS336（2026）课程介绍

Stanford CS336（2026）把从零构建语言模型的全流程整合到一门课，提供完整的大模型开发实战训练。

不仅有Transformer从头实现、高性能优化（FlashAttention2、Triton内核），还覆盖数据清洗去重、Scaling Laws、RLHF对齐，甚至分布式训练系统。

官网：cs336.stanford.edu

YouTube：youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMqXOcazWaTUHhq-yembLCV

主要作业：

• Assignment 1：实现Tokenizer、Transformer架构、优化器，从零训练语言模型；
• Assignment 2：性能剖析+FlashAttention2 Triton实现，构建分布式训练系统；
• Assignment 3：Scaling Laws分析，预测模型扩展性能；
• Assignment 4：处理Common Crawl原始数据，数据过滤+去重；
• Assignment 5：SFT+RL对齐，训练数学推理模型（可选DPO安全对齐）。

5单位实战课，支持GPU云服务（Modal $6.25/hr免费额度），Python/PyTorch熟练即可，适合AI研究者和工程师。

前置：CS229/CS224N线性代数概率论，超多代码量！

参考资料链接：

Stanford CS336 完整合集链接

1. 课程主站
   https://cs336.stanford.edu/
   https://stanford-cs336.github.io/
2. 课程 GitHub 仓库（课件、作业、代码）
   https://github.com/stanford-cs336