> 做你自己 > 想要真正了解 LLM 是如何運作的 > 厭倦了「先學線性代數，五年後再回來」 > 決定建立自己的學習路線圖 > 沒有廢話。沒有繞路。沒有 200 小時的通用 ML 播放清單 > 只有那些能讓你從「什麼是 token？」到「我用 LoRA 適配器和 FlashAttention 訓練了一個迷你 GPT」的內容 > 目標：構建、微調並發佈 LLM > 不是與它們共鳴。不是永遠「學習理論」 > 而是構建它們 > 你將會： > > 從零開始構建一個自動微分引擎 > > 從零開始編寫一個迷你 GPT > > 實現 LoRA 並在真實數據上微調模型 > > 至少討厭 CUDA 一次 > > 哭泣 > > 繼續前進 > 5 個階段 > 如果你已經知道一些東西？跳過 > 如果你迷路了？重看 > 如果你卡住了？使用 DeepResearch > 這是一個路線圖，不是束縛 > 到最後：你要麼構建了這個東西，要麼沒有 > 階段 0：基礎 > > 如果矩陣乘法讓你感到害怕，你還沒有準備好...