建议学大模型多看看这几位油管宝藏博主！
2025-08-06 23:14:19
建议学大模型多看看这几位油管宝藏博主！
🔥 作为大模型赛道从业者，这些博主帮你省下90%筛选时间（附不可替代价值点）\n \n🧠一、理论奠基组\n1. Sebastian Raschka\n核心价值：逐行解读《LLM Foundations》新书（2024）\n硬核案例：3小时拆解MoE架构稀疏激活机制\n工程师必看：《从零实现Transformer》系列（GitHub代码同步更新）\n \n2. Aleksa Gordić\n独门武器：用动画可视化Attention矩阵/梯度流动\n神级系列：《GPT-4架构逆向推理》播放量破百万\n特别提示：每周论文精讲锁定arXiv最新TOP10\n \n🛠️二、工程实践组\n3. Prompt Engineering\n不可替代性：实测对比GPT-4 Turbo/Claude 3/LLaMA3提示鲁棒性\n实战弹药库：\n复杂指令分解模板（CoT++版本）\n多模态提示设计避坑指南\n更新频率：日更（紧跟OpenAI动态）\n \n4. Chip Huyen\n背景加持：斯坦福CS讲师+生产级ML系统设计专家\n爆款内容：\n《大模型推理优化24招》成本直降60%\n评估体系设计：从MMLU到AgentBench深度解析\n \n⚡三、系统架构组\n5. Chris Hay\n行业灯塔：AWS首席解决方案架构师\n落地指南：\nRAG系统三级缓存架构设计\n千万级QPS的负载均衡方案\n福利：免费获取企业级部署清单\n \n6. Hugging Face\n官方核弹：更新速度碾压第三方\n王牌栏目：\n《Transformer库源码导读》\n新模型实战：Gemma/DBRX从部署到微调\n隐藏福利：Space冠军方案代码解析\n \n🔭四、前沿侦察组\n7. Yannic Kilcher\n存在意义：用1/10时间消化千页论文\n三大绝技：\n1.数学公式白话翻译（如KAN网络）\n2.技术争议点立场标注（例：MoE vs QLoRA）\n3.工业界落地可能性预判\n#大模型 #多模态人工智能 #人工智能就业 #学习网站 #深度学习 #AI工具 #AI大模型 #大模型应用 #深度学习与神经网络 #大模型学习