條件注入：attention、DiT與Q-Former怎麼分工｜CMU 10-423 主題單元
Cross-attention是讀取另一組表示的運算；DiT是擴散模型的骨幹選擇；Q-Former是用可學query抽取或橋接資訊的模組。它們可以組合，但不是三個互斥的產品。這篇只比較角色，Prompt-to-Prompt與classifier-free guidance的操作細節放回第14堂教學。
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擴散模型入門：加噪為何能成為生成的訓練題｜CMU 10-423 第 7 堂
GAN 用判別器取得生成訊號，擴散模型則先定義一個會逐漸破壞資料的過程，再學習反方向的條件分佈。
分散式訓練與高效推論：先找成本在哪裡｜CMU 10-423 主題單元
模型放不下一張GPU，和模型已放得下卻生成太慢，是不同故障。分散式策略重新分配資料、參數與狀態；FlashAttention主要改善attention的記憶體IO；KV cache避免decode時重算歷史K/V。先找成本的位置，再選方法。
考卷、論文與專案：三種學習證據｜CMU 10-423 主題單元
考卷檢查你能否在固定問題下推理；論文報告檢查你能否判斷別人的證據；專案檢查你能否自己產生可重現證據。三者不是「課程行政事項」的清單，而是逐步加深的學習任務。這個舊網址保留為評量導覽，完整做法各有教學篇。
GAN：生成器與判別器各自在學甚麼｜CMU 10-423 第 6 堂
分類器學「這張圖是哪一類」，GAN 的生成器學「怎麼從隨機輸入產生像資料的新樣本」。
生成式 AI 學習路線：35 篇核心怎麼讀｜CMU 10-423 課程總覽
這個系列依 CMU 10-423/623/723 Generative AI 的 Spring 2026 公開材料整理。
minGPT 實作驗收：用形狀、遮罩與位置找錯｜CMU 10-423 作業 1
作業 1 把 RNN、Transformer 與現代 attention 的觀念拉到程式層。
DDPM 實作驗收：時間係數怎麼對上 batch｜CMU 10-423 作業 2
會抄加噪公式，還不代表 diffusion 實作正確。
LoRA 微調驗收：梯度、資料與評估｜CMU 10-423 作業 3
以自擬數值例子驗收梯度、資料與評估，並保留原作業規格。
Q-Former 文生圖驗收：凍結底座仍要傳梯度｜CMU 10-423 作業 4
以自擬數值例子驗收梯度、資料與評估，並保留原作業規格。
SFT、RLHF與DPO：三種訓練訊號的分界｜CMU 10-423 主題單元
一個prompt加一個示範答案，與一個prompt加兩個偏好回應，不是相同資料。SFT學示範token；典型RLHF管線先學reward再做受約束的policy更新；DPO由偏好對與reference-relative比率直接建立loss。這篇整理它們的分界，完整推導與驗收各有單獨教學篇。
長上下文與SSM：保留歷史的兩種取捨｜CMU 10-423 主題單元
長上下文問模型能否處理、找到並使用很久以前的資訊；SSM問如何用狀態更新處理序列。SSM的效率不能直接證明長文件檢索可靠，attention的長窗口也不能直接證明重要資訊一定被使用。第19與21堂因此各自有獨立教學。
現代 Transformer：位置旋轉與 KV 共享改了甚麼｜CMU 10-423 第 4 堂
第 2 堂的 attention 知道如何比對內容，但實際語言模型還需要順序資訊，也要承受生成時的記憶體成本。
PEFT與ICL：改參數，還是改輸入｜CMU 10-423 主題單元
你可以讓模型適應新任務而不重訓所有參數，但這句話包含兩種不同做法。LoRA等PEFT方法仍有訓練，少量參數會改變；ICL把示例放進上下文，推論時不因這些示例做參數更新。來源也不只兩堂：第9堂末段已有zero/few-shot，第10堂講PEFT，第11堂接ICL與後續調適。
推理模型：多花算力如何選到可驗證的答案｜CMU 10-423 第 20 堂
能比較候選選擇與GRPO優勢且區分機制因果證據
實務風險與對齊理論：失敗測試和命題前提｜CMU 10-423 主題單元
模型胡說、洩漏資料或被prompt injection誘導，是可觀察的產品風險；對齊理論問特定形式化假設下，哪些保證可以成立。兩者需要不同證據。這篇保留關係與界線，第22堂與第26堂的對齊教材分開教，不把一個定理擴成所有產品都不可能安全。
RNN 語言模型：序列機率與梯度怎麼接起來｜CMU 10-423 第 1 堂
一句「我喜歡貓」不是三個互不相干的字。
Scaling與MoE：算力預算與條件計算｜CMU 10-423 主題單元
Scaling laws問固定預算下模型與資料怎麼配置；MoE問如何有更多expert容量、卻只啟用少數expert。前者是配置與經驗模型，後者是架構與路由，不能合稱「把模型變大」就跳過其中一方的機制。
文生圖與VLM：生成影像和讀懂影像的兩條路｜CMU 10-423 主題單元
「文字加圖片」不能描述清楚模型的工作。文生圖要產生影像，文字是條件；VLM可能接受影像，產生文字回答。資料流方向、輸出目標與驗收不同。原第12–13堂的內容在這裡保留關係地圖，兩條路各有完整例子與檢查。
Transformer、訓練與解碼：三個不同問題｜CMU 10-423 主題單元
同樣一份歷史文字，模型怎麼讀、怎麼學、怎麼抽下一個token，是三個問題。注意力決定資訊如何混合；訓練目標用正確答案改參數；解碼策略在固定模型下選輸出。原本把第2–3堂合在一起，容易讓讀者以為換解碼策略就是換模型。這篇保留主題關係，完整機制與練習分開讀。