值得精读的 6 个极简 ML 实现：从 micrograd 到 llm.c
cneuralnetwork · x · 2026-11-07
一份面向学习者的极简机器学习实现清单，每个项目都砍掉抽象层、保留核心原理：
- micrograd：从零实现 autograd 与反向传播（标量级自动微分引擎）
- nanoGPT：真正理解 GPT 训练如何运作
- minGPT：无抽象负担的 Transformer 实现
- tinygrad：张量运算与 ML 框架内部机制
- llm.c：用 C/CUDA 训练 LLM
- minimalRL：紧凑实现的强化学习算法
作者称这些是「真正值得研读」的代码库，适合想深入底层原理的人。链接见回复。
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