語料不會從天上掉下來，每個來源都有存取與授權成本｜Stanford CS336 第 13 堂
第十三講沿著 Common Crawl、Wikipedia、GitHub、arXiv、書籍與歷代開放資料集追溯語料來源；抓得到不等於可合法使用，raw data 也不等於 training data，來源 provenance 必須先於清理與混合。
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1264 篇文章沒有一個真正的 LLM 評分，只有規則不同的遊戲｜Stanford CS336 第 12 堂
第十二講從 perplexity 走到考試、聊天偏好、agent、推理與安全評測；每次換 benchmark 都同時換了能力定義、scaffold、judge 與污染風險，因此評分前必須先說清楚到底在比較 method、model 還是完整 system。
GPU 快不是因為每個 thread 快，而是資料少搬幾次｜Stanford CS336 第 5 堂
第五講從 SM、warp 與記憶體階層解釋 GPU，再用低精度、fusion、recomputation、coalescing 與 tiling 統一常見優化；FlashAttention 正是這些原則在 attention 上的組合。
LLM 推論的核心不是少算，而是少讀權重與 KV cache｜Stanford CS336 第 10 堂
第十講把 prefill 與 decode 分開：前者能平行、常受算力限制，後者逐 token 且常受記憶體頻寬限制；GQA/MLA、量化、speculative decoding、continuous batching 與 PagedAttention 都在改寫這條成本。
寫 Triton kernel 前，先學會 benchmark 與 profile｜Stanford CS336 第 6 堂
第六講把 GPU 原理落到 kernel：benchmark 看不同尺寸如何縮放，profiler 看實際呼叫與時間，再以 Triton 實作 GeLU、softmax、reduction 與 tiled matmul；快的前提是先量對。
多模態模型先把影像變成 token，再處理語意與細節的衝突｜Stanford CS336 第 17 堂
第十七講把 CLIP/SigLIP、LLaVA、Qwen-VL 與 Chameleon 排成三條路：對比式 encoder 學語意、vision encoder+projector+LM 做理解、離散 image tokens 做生成；解析度、token budget 與 modality balance 是共同瓶頸。
從位元組到 tokenizer，先決定什麼值得隨規模成長｜Stanford CS336 第 1 堂
CS336 第一講不把「從零打造語言模型」理解成重做所有舊技術，而是先區分 mechanics、mindset 與 intuitions，再用 BPE 示範如何把原始位元組轉成可訓練的 token。
從 collective operations 組出資料、張量與管線平行｜Stanford CS336 第 7 堂
第七講不從 FSDP API 開始，而是用 broadcast、all-reduce、all-gather、reduce-scatter 與 all-to-all 建立通訊語言，再親手組出 data、tensor 與 pipeline parallelism。
ZeRO、FSDP 與 3D Parallelism 怎麼對齊硬體拓撲｜Stanford CS336 第 8 堂
第八講把平行化從原語提升到系統設計：ZeRO 逐階切 optimizer、gradient 與 parameter，TP/PP/SP/EP 再分別切 width、depth、sequence 與 experts；組合順序必須服從網路拓撲與動態 activation memory。
先算 FLOPs 與記憶體，再談模型跑不跑得動｜Stanford CS336 第 2 堂
第二講把模型訓練還原成 tensor、FLOPs、bytes 與時間：用 einops 管維度，以 arithmetic intensity 和 roofline 判斷瓶頸，再用 gradient accumulation 與 activation checkpointing 交換運算和記憶體。
RLVR 用可驗證獎勵擴大推理，但 GRPO 不是免費的 PPO｜Stanford CS336 第 16 堂
第十六講從 PPO 走到 GRPO 與 RLVR：數學、程式碼和環境結果提供可規模化 reward，避開一般偏好模型的部分 overoptimization；但 group-normalized advantage 會引入難度與長度偏差，rollout infrastructure 也成為主要成本。
Scaling law 不是水晶球，是小實驗的外推工具｜Stanford CS336 第 9 堂
第九講從資料量與 error 的 log-log 線性關係出發，說明 scaling law 如何比較架構、optimizer、batch 與模型資料配置；Chinchilla 爭議也示範擬合方法、資料範圍與部署目標會改變答案。
Scaling law 落地時，learning rate 與 batch 也要一起縮放｜Stanford CS336 第 11 堂
第十一講從 MiniCPM、DeepSeek、Qwen 與 Llama 3 的公開 recipe 拆解 scaling 實務：先固定大多數架構比例，再用小規模 sweep 找 learning rate、batch 與 IsoFLOPs 配置；μP 有用，但會被 normalization、optimizer 與 weight decay 破壞。
SFT 教模型模仿，RLHF 才開始直接最佳化偏好｜Stanford CS336 第 15 堂
第十五講把 post-training 拆成 imitation 與 optimization：SFT 從 instruction-response data 抽出預訓練已有能力，RLHF 用 pairwise feedback 跨過人類示範與偏好之間的落差；PPO 與 DPO 都逃不掉資料偏差、reward overoptimization 和 mode collapse。
Daytona Agent Sandbox：把每個 Agent 分到一台可分支的電腦
Daytona 把 sandbox 設計成可啟動、暫停、快照與 fork 的長生命週期電腦；2026 年完成 2,400 萬美元 A 輪，Laude Institute 案例一週建立 3.7 萬個 sandbox。它適合平行評測與 coding agent，但核心開源 repo 已停止維護，不能再把託管版與可自架版視為同一件事。
Deepgram Voice Agent API：從串流 STT、Turn Detection 到 TTS
Deepgram 把 streaming STT、LLM orchestration、turn detection、barge-in 與 streaming TTS 放進單一 WebSocket，也保留分開採用語音模型或 BYO LLM／TTS 的路徑。
Dify 低程式碼 Agent 平台：從 Workflow 實作到 AI 應用發布
Dify 把模型、Knowledge、視覺化 Workflow、Agent、Plugin 與應用 API 放在共同 workspace；本文會實作一條可測試、發布並由 API 呼叫的最小 Workflow，再說明何時才該換成 Agent。
DSPy：用 Signature、Metric 與 Optimizer 編譯 AI 程式
DSPy 不把 prompt 當手寫字串，而以 Signature 宣告任務、Module 決定執行策略，再用資料集與 metric 讓 Optimizer 編譯出較好的提示與示例。
E2B Agent Sandbox：把模型產生的程式碼關進可恢復的 microVM
E2B 把 Template、Firecracker microVM 與檔案／程序／網路 API 組成 agent 專用執行層；真正的選型優勢是可暫停並保留記憶體與程序，而不是單純多一個 code interpreter。
ElevenLabs ElevenAgents：從即時語音到電話 Agent 的完整生命週期
ElevenLabs 已從 TTS 供應商擴成 ElevenAgents 平台：Scribe Realtime 收音、Flash 合成語音，再把 LLM、turn-taking、工具與電話整合收進同一條即時管線；選型關鍵是你要聲音品質，還是整個 agent 控制面。