Percy Liang 剖析开源层层缺失：没有数据配方，CS336 就无法开课
stanfordnlp · x · 2026-09-09
Stanford CS336 课程中 Percy Liang 对「开源」的真实含义做了分层拆解：权重只是第一层，AI2、NVIDIA 和 Marin 等做到了论文+代码+数据的下一层。他直言这门课之所以可能存在，完全依赖这套开放生态——不是「会更难」，而是「不可能」。
要点：
- 精确指出现有差距：Qwen 风格的论文仍隐藏数据配比（data mixture），你无法复现训练过程，只能通过读 MoE 与 RL 相关文章、看权重、猜测缺失部分来三角逼近；
- 这比「什么都没给」的 GPT-4 报告好，但远逊于实验室笔记；
- 一位斯坦福教授明说：教学大纲是开放发布政策的下游产物——开源政策直接决定学术界能教什么、研究什么。
所属事件:Percy Liang 拆解开源分层：无完整配方课程难开(2 条相关)→
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