Are LLM Performance Benchmarks Reliable? — Ashok Chandrasekar & Jason Kramberger, Google（在新分頁開啟原站）
探討大型語言模型（LLM）的效能基準是否可靠，並分析其潛在問題。
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大型語言模型入門
LLM Fundamentals ・ 174 筆內容
語言模型怎麼運作、怎麼被訓練出來，以及生成式 AI 的整體觀念。
也叫做：LLM、LLMs、大型語言模型、大語言模型、大语言模型、大模型、large language model、生成式AI導論、生成式 AI 導論、生成式AI、生成式 AI、generative AI、GenAI、語言模型
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Finally, an Open Standard for the Karpathy LLM Wiki is HERE（在新分頁開啟原站）
這則影片介紹了終於出現的 Karpathy LLM Wiki 開放標準，讓使用者能自由存取與使用。
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Teaching LLMs to Speak Spotify — Yves Raimond & Jacqueline Wood, Spotify（在新分頁開啟原站）
Yves Raimond 與 Jacqueline Wood 探討如何讓大語言模型學會說歌單，並分析 Spotify 的資料如何影響 AI 的學習。
7,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Why LLM Recommenders Will Be AI's Biggest Consumer App — Devansh Tandon, Meta（在新分頁開啟原站）
Meta 的 Devansh Tandon 在影片中探討 LLM 推薦器將成為 AI 領域最大的使用者應用程式，並分析其發展趨勢。
8,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Distill the LLM, Don't Serve It: Search & Personalization at DoorDash — Raghav Saboo, DoorDash（在新分頁開啟原站）
探討 DoorDash 如何將大型語言模型用於搜尋與個人化，而非直接服務使用者。
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Routing LLM Inference in Production: From Engine Signals to Policy — Qianru Lao & Lu Zhang, OpenAI（在新分頁開啟原站）
介紹了如何將路徑模型（LLM）部署於生產環境，涵蓋從引擎訊號到策略的完整流程。
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Stanford CS336 Language Modeling from Scratch | Spring 2026 | Guest Lecture: Dan Fu（在新分頁開啟原站）
Stanford 線上課程《Language Modeling from Scratch》的 Spring 2026 版，由 Dan Fu 主講，深入探討從零開始構建語言模型的基礎原理。
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Harness Engineering：有時候語言模型不是不夠聰明，只是沒有人類好好引導（在新分頁開啟原站）
探討語言模型訓練中「引導」的重要性，指出模型聰明程度取決於人類如何設計指令。影片結合生成式 AI 與機器學習基礎，分析大型語言模型的學習歷程與內部運作機制，並透過實際實驗案例說明如何最佳化模型表現。
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Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026 | Lecture 13: LLMs, Next-Word Prediction Loss（在新分頁開啟原站）
Stanford CS229 第 13 課介紹大型語言模型如何預測下一個字，探討其損失函式的機制。
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Stanford CS336 Language Modeling from Scratch | Spring 2026 | Lecture 17: Alignment - Multimodality（在新分頁開啟原站）
Stanford CS336 第 17 課介紹如何從頭開始學習語言模型，專注於多模態下的指令跟隨。
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Lesson 3A: What is generative AI? (Deep Dive) | AI Fluency: Framework & Foundations Course（在新分頁開啟原站）
本影片由 AI Fluency 課程介紹什麼是生成式 AI，內容簡潔說明其基本定義與核心概念。
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Most devs don't understand how LLM tokens work（在新分頁開啟原站）
影片解釋了大語言模型如何將輸入文字轉換成可計算的 token，並說明為何許多開發者誤解此機制。
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Controlling Reasoning Effort in LLMs（在新分頁開啟原站）
介紹了如何控制大型語言模型（LLM）的推理努力程度，使其具備低、中、高三種模式。透過 RLVR 訓練與推理時排程，模型可根據任務需求切換推理模式。
如何从专有LLM API中窃取推理痕迹 | LLM安全 | 推理痕迹 | 大语言模型 | AI安全 | 越狱攻击 | 模型蒸馏 | 推理模型 | 加密推理 | 隐私泄露 | 提示注入（在新分頁開啟原站）
探討如何從專有 LLM API 中竊取推理痕跡，並說明這可能導致隱私洩露。
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Yao Shunyu: Let Me Go a Little Crazy! Training Models at Anthropic & Gemini, Heroism Is Over（在新分頁開啟原站）
Yao Shunyu 分享他在 Anthropic 與 Gemini 的訓練經驗，探討 AI 領域的未來趨勢。
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Granite 4.2 LLMs: How They're Built（在新分頁開啟原站）
Granite 4.2 是 Granite 系列的首個稠密推理 LLM 家族，提供 3B、8B 和 30B 三種規模。它們採用自研的五階段訓練策略，從 15T token 上無預留訓練開始，經過 SFT 和多階段 RL 訓練。
【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第八講：大型語言模型的推理過程不用太長、夠用就好（在新分頁開啟原站）
本講解探討生成式 AI 時代下，大型語言模型的推理過程為何應追求足夠而非過長，並闡述如何平衡效率與品質。
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Erdős问题为何会成为AI的新竞技场 | AI数学证明 | OpenAI | 保罗·埃尔德什 | 大语言模型 | 人工智能 | 陶哲轩 | 菲尔兹奖 | 数论 | Astra模型（在新分頁開啟原站）
探討 Erdős 問題如何成為 AI 的新研究熱點，並介紹相關數學背景與演演算法應用。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第十二講：語言模型如何學會說話 — 概述語音語言模型發展歷程（在新分頁開啟原站）
本講介紹生成式 AI 時代下機器學習的語言模型發展歷程，涵蓋從早期技術到現代演進的完整路徑。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第一講：一堂課搞懂生成式人工智慧的技術突破與未來發展（在新分頁開啟原站）
本講解探討生成式 AI 時代機器學習的技術突破與未來發展，幫助讀者理解這一領域的核心概念。
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The AI Model Built for What LLMs Can't Do（在新分頁開啟原站）
Eve Bodnia 指出大型語言模型（LLM）因缺乏內部驗證機制，無法確保關鍵任務（如飛行、金融分析）的正確性。她提出的能量基於模型（EBM）透過物理能量最小化原理，將所有可能結果對映為數學地帶，從而提供可驗證的決策過程。
【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第三講：AI 的腦科學 — 語言模型內部運作機制剖析 (解析單一神經元到整群神經元的運作機制、如何讓語言模型說出自己的內心世界)（在新分頁開啟原站）
本講解析語言模型如何從單一神經元演變為整群神經元的運作機制，並探討其內心世界，內容聚焦於生成式 AI 時代的學習原理。
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Stanford CME296 Diffusion & Large Vision Models | Spring 2026 | Lecture 7 - Evaluation（在新分頁開啟原站）
Stanford 線上課程《Diffusion & Large Vision Models》第七課，探討大語言模型與大視覺模型的評估方法。
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从 LLM 到 Agent Skill，一期视频带你打通底层逻辑！（在新分頁開啟原站）
深入解析 LLM 至 Agent Skill 的完整邏輯鏈，涵蓋 Token、Context Window 及 Prompt Engineering 等核心概念，並介紹 Tool 與 MCP 技術，最終掌握如何開發具備自主能力的 Agen…
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Language Models for Text Classification: From Bag-of-Words to Jev（在新分頁開啟原站）
探討了「Jev」模型，一種專為文字分類設計的輕量級語言模型。作者指出，雖然傳統方法如 Bag-of-Words 和深度學習（RNN/CNN）已存在，但 Jev 在處理特定分類任務時比通用大語言模型（LLM）更快且更便宜。
A Dream of Spring for Open-Weight LLMs: 10 Architectures from Jan-Feb 2026（在新分頁開啟原站）
回顧了 2026 年 1 月至 3 月間十款開放權重大語言模型的十款主要發布，涵蓋了從 3B 到 1T 引數的各種架構。文章重點分析了 Arcee Trinity Large、Moonshot Kimi K2.5、StepFun Step…
What messages you send to the LLM actually look like（在新分頁開啟原站）
影片解釋了 LLM 接收到的訊息實際呈現為何，並指出這些訊息可能包含錯誤或無意義的資料，提醒使用者需謹慎處理。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第五講：大型語言模型訓練方法「預訓練–對齊」(Pretrain-Alignment) 的強大與極限（在新分頁開啟原站）
本講解探討生成式 AI 時代下，大型語言模型訓練的核心方法「預訓練 - 對齊」，解析其強大與極限。
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Augment or Not? A Comparative Study of Pure and Augmented Large Language Model Recommenders（在新分頁開啟原站）
探討純模型與增強大語言模型推薦器，並比較兩者優缺點。
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Day 17 - 打開 streaming（在新分頁開啟原站）
介紹了如何啟用 LLM 的「串流」功能，讓回應逐字顯示而非等待整段完成。作者展示了如何使用 SDK 的 stream() 方法，並透過程式碼實作來處理中斷情況，確保即使模型回答不完整，也能正確記錄已完成的內容。
Recent Developments in LLM Architectures: KV Sharing, mHC, and Compressed Attention（在新分頁開啟原站）
介紹了近期開源大語言模型（LLM）在長文處理效率上的幾項重要架構創新。主要涵蓋了 Gemma 4 的跨層 KV 共享與每層嵌入、Laguna XS.2 的層級注意力預算、ZAYA1-8B 的壓縮凸積注意力，以及 DeepSeek V4 的…
Understanding the 4 Main Approaches to LLM Evaluation (From Scratch)（在新分頁開啟原站）
介紹了評估大語言模型（LLM）的四大主流方法：多選題庫、驗證器、排行榜和 LLM 裁判。透過程式碼實作，讀者能理解這些方法的運作原理與優缺點。
I wrote an AI textbook — how long until AI can do it better?（在新分頁開啟原站）
分享了他撰寫 AI 教科書的經驗，探討了大語言模型在長篇非虛實寫作中的滯後現象。他認為模型目前仍難以處理需要深度思考、情感表達和獨特觀點的任務，而更擅長處理可驗證的細節和重複性工作。
LLM Inference Enhanced by External Knowledge: A Survey（在新分頁開啟原站）
這篇影片介紹了如何透過外部知識增強大語言模型的推理能力，並提供了一個全面的調查報告，幫助讀者理解相關技術。
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A $10B Hedge Fund’s AI Playbook (Best of the Pod)（在新分頁開啟原站）
Will England 是 Walleye Capital 執行長，他將整個組織轉型為 AI 導向。他認為拒絕使用 AI 就像 1995 年拒絕使用網路，並分享了自己如何透過 LLM 提升思考效率，以及 Walleye 如何透過記錄會議…
Most devs don’t understand how context windows work（在新分頁開啟原站）
影片解釋了大語言模型如何透過上下文視窗來理解對話，並指出許多開發者對此概念仍存誤解。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第九講：你這麽認這個評分系統幹什麽啊？談談有關大型語言模型評估的幾件事（在新分頁開啟原站）
本講探討生成式 AI 時代下機器學習的評分系統問題，並分析大型語言模型的評估方法。
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llm weights vs the papercuts of corporate（在新分頁開啟原站）
探討了企業在 AI 時代應如何調整策略。作者指出，像「木頭順紋」這樣的原則可應用於大型語言模型：企業應尊重模型內建的偏好，而非強行編寫規則去「反紋」或強制統一命名規範。
Zhipu CEO Zhang Peng: Inside the IPO of China’s First Publicly Listed LLM Company（在新分頁開啟原站）
Zhang Peng 談論中國首間上市大語言模型公司的 IPO 程序，並分享相關資訊。
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The Impossible Triangle of LLM Infra（在新分頁開啟原站）
探討了大型語言模型基礎設施中三個看似不可能並存的矛盾：高可擴充套件性、高可用性和高效能。作者指出，當我們追求極致效能時，往往會犧牲可擴充套件性或可用性，反之亦然。
Creativity in LLM-based Multi-Agent Systems: A Survey（在新分頁開啟原站）
這篇影片探討大型語言模型（LLM）結合多智慧體系統（MAS）時的創意應用，並進行全面調查。
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Gemini 4 終於登場：一次可輸出 100 萬 token，Google 為何要把 AI 單次工作量做這麼大？（在新分頁開啟原站）
Google 於 9 月 30 日推出 Gemini 4 Argon，將輸出 Token 上限從 64K 提升至 100 萬，旨在處理更長的工作流程。
Day 17 - 打開 streaming（在新分頁開啟原站）
介紹了如何啟用 LLM 的「串流」功能，讓回應逐字顯示而非等待整段完成。作者展示了如何使用 SDK 的 stream() 方法，並透過程式碼實作來處理中斷情況，確保即使模型回答不完整，也能正確記錄已完成的內容。
Webinar: AI Agent Simulation of Human Behavior with Michael Bernstein（在新分頁開啟原站）
本場次探討 AI 模擬人類行為的潛力與挑戰。教授指出，由於決策常基於不完整的資訊，我們常做出錯誤猜測。雖然 Agent-based models 和生成式模擬已有應用，但現有方法往往過於簡化或刻板。
1.1 萬次觀看Language Models for Text Classification: From Bag-of-Words to Jev（在新分頁開啟原站）
探討了「Jev」模型，一種專為文字分類設計的輕量級語言模型。作者指出，雖然傳統方法如 Bag-of-Words 和深度學習（RNN/CNN）已存在，但 Jev 在處理特定分類任務時比通用大語言模型（LLM）更快且更便宜。
Quoting @joedaroo（在新分頁開啟原站）
探討了大模型能力突變帶來的安全挑戰，強調安全不僅是技術加固，更需融入企業文化並培養員工的適應力。作者呼籲全球組織思考如何應對突發的 AI 能力跳躍，確保人、系統與流程具備足夠的韌性與應變能力。
🎙️ How I AI: Jev for beginners + I left Claude for months, Opus 5.5 brought me back + Opus 5.5 vs. GPT-6 Sol bench（在新分頁開啟原站）
介紹了 Lenny 的 How I AI 系列中關於 Jev 決策模型的實戰應用，以及作者為何在離開 Claude 後選擇 Opus 5.5 的原因。Jev 是一種決策模型而非語言模型，能將任務成本降低至每百萬字僅 4 美分。
Jev for beginners: how to use it and what to build（在新分頁開啟原站）
Jev 是 TypeSafe AI 推出的新型決策模型，它返回型別安全的結構化值（如選擇、分數、機率），而非生成式文字。該模型每百萬輸入字元僅 4 美分，且無輸出費用。
Beating RL With Reflection: GEPA and Optimize Anything（在新分頁開啟原站）
Lakshya A. Agrawal 介紹 GEPA，一種利用語言模型對完整執行軌跡進行反思的樣本高效替代方案，可大幅減少 RL 所需的滾動測試次數。
Teaching LLMs to Speak Spotify — Yves Raimond & Jacqueline Wood, Spotify（在新分頁開啟原站）
Yves Raimond 與 Jacqueline Wood 探討如何讓大語言模型學會說歌單，並分析 Spotify 的資料如何影響 AI 的學習。
7,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Why LLM Recommenders Will Be AI's Biggest Consumer App — Devansh Tandon, Meta（在新分頁開啟原站）
Meta 的 Devansh Tandon 在影片中探討 LLM 推薦器將成為 AI 領域最大的使用者應用程式，並分析其發展趨勢。
8,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Distill the LLM, Don't Serve It: Search & Personalization at DoorDash — Raghav Saboo, DoorDash（在新分頁開啟原站）
探討 DoorDash 如何將大型語言模型用於搜尋與個人化，而非直接服務使用者。
9,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
OpenRouter: from Seed to Stripe — with OpenRouter’s Alex Atallah & AMP’s Anjney Midha（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 OpenRouter 如何從早期開源模型中崛起，成為連線開發者的中立路由層，並與 Stripe 合作以應對 AI 經濟中的 Token 詐騙問題。
