斯坦福新课 CS 312「深度学习炼金术」资料视频全公开
stanfordnlp · x · 2026-09-14
斯坦福 2026 秋季新课 CS 312「Deep Learning Alchemy」由 Tatsunori Hashimoto 与 Suhas Kotha 主讲，课程资料和视频将全部公开。
- 核心主张：「炼金术只能亲手学会」——教科书式心智模型（如偏差-方差权衡）在 scaling 时代已失效，深度学习尚无成熟理论，只能靠大量亲手实验积累经验直觉。
- 「能预测才算理解」：把理解定义为实验跑出前能预测结果，考核即测试学生对 held-out 实验结果的预测能力。
- 大纲七单元：前四单元在小规模 LM 预训练上讲超参调优与 scaling、超参不变性、尖锐/平坦盆地、扩展模型容量与稳定性；后三单元转向 DNA 领域，讲泛化与数据高效算法。
- 5 学分课，需要跑大量实验；已满员开放 waitlist。
所属事件:斯坦福新课CS 312深度学习炼金术：全部资料公开，85%成绩靠预测实验(5 条相关)→
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