THE MODEL LEARNING STUDIO · 01—04

把模型拆开，再亲手运行。

从零建立直觉，用张量和代码验证理解。每条路线都包含完整中英文章、可操作的实验和进阶阅读。

Token → Tensor / Train → Align / Inspect → Evaluate

大模型：从第一个 token 开始

从张量、注意力和训练目标，到真实模型输入输出、检索、MoE 与推理时计算。

Serve / Shard / Profile

vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Megatron-LM、DeepSpeed，以及 GPU/TPU、内核、分片和性能分析。

Align / Reconstruct / Ground

图像 patch、CLIP、masked reconstruction、视觉语言模型与视频时间轴：理解模型看见了什么。

Sequence / Transduce / Rank

逐张量拆解 HSTU，训练一个微型序列推荐器，再理解 ragged execution、候选打分与离线评估。

第一次接触大模型？从路线 01 开始。模型太慢？进入路线 02。处理图文视频？从路线 03 的 patch 和对齐入手。研究推荐？在路线 04 里沿着行为时间轴动手。

实验标明计算方式：教学数值模型、浏览器内真实预训练模型、或需要 Python / GPU 的 Notebook。估算值不代表硬件实测。