LinkTatsunori Hashimoto, Percy LiangSammlung
Viele KI-Kurse verbleiben auf Ebene von High-Level-APIs oder reiner Theorie. CS336 zwingt dazu, die vollständige Pipeline inklusive Low-Level-GPU-Kernels, verteiltem Training und Datenfilterung selbst nachzubauen, was für ein echtes Systemverständnis moderner LLMs essenziell ist.
Der Lehrplan von Tatsunori Hashimoto und Percy Liang reflektiert den Wandel der KI-Ingenieurpraxis: Neben Architekturfragen dominieren Performance-Engineering (Triton, FlashAttention2, Speicherhierarchien) und Datenqualität (Deduplizierung, Filterung von Web-Dumps) das Feld. Auch die explizite Einschränkung von KI-Code-Assistenten verdeutlicht, dass fundiertes Systemverständnis nur durch eigenhändiges Implementieren aufgebaut werden kann.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Link:Diyi Yang, Michael Ryan, John Yang
Die Stanford University bietet im Herbst 2026 den Kurs CS 329Z (Engineering AI Agents) an. Die Lehrveranstaltung behandelt den Übergang von monolithischen Sprachmodellen zu sogenannten Compound AI Systems und autonomen Agenten. Alle Kursmaterialien wie Vorlesungsfolien und Leselisten sind öffentlich über die Kurs-Website zugänglich.
Link:llm-chronicles.com
LLM Chronicles ist eine praxisorientierte Bildungsplattform, die Deep Learning und Large Language Models anhand von Whiteboard-Animationen und interaktiven PyTorch-Labs vermittelt. Die Inhalte reichen von grundlegenden Perzeptronen bis zu aktuellen Reasoning-Modellen und Absicherungsmethoden.
Link:Percy Liang
Die persönliche Universitäts-Webseite von Percy Liang, Informatikprofessor an der Stanford University, stellt seine aktuellen Forschungsschwerpunkte, Lehrveranstaltungen und akademischen Projekte vor. Im Zentrum stehen Grundlagenfragen des maschinellen Lernens, das Projekt Marin für radikal offene Modellentwicklung sowie Werkzeuge für reproduzierbare Forschung wie CodaLab Worksheets.
VideoVideo:Stanford Online
In der ersten Vorlesung des Stanford-Kurses CS329A geben Aakanksha Chowdhery und Azalia Mirhoseini einen Überblick über die Entwicklung von Sprachmodellen und autonomen Agenten. Sie beleuchten klassische Scaling Laws, emergentes Denkvermögen via Chain of Thought, Post-Training-Methoden wie RLHF sowie neue Paradigmen: Test-Time-Compute (Inference-Time Scaling) und strukturierte agentische Workflows in Coding- und Research-Tools.
Link:Aakanksha Chowdhery, Azalia Mirhoseini
Die Stanford University bietet mit CS329A ein Master-Seminar zu selbstoptimierenden KI-Agenten an. Der Kurs unter der Leitung von Aakanksha Chowdhery und Azalia Mirhoseini behandelt Methoden, mit denen LLM-basierte Systeme durch Eigeninteraktion und Umgebungsfeedback kontinuierlich lernen.
X-Post:CopyRebeldia
Ein viraler Beitrag hebt eine Stanford-Vorlesung über die technischen Grundlagen von Large Language Models hervor. Der Autor betont, dass KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT Texte nicht direkt verstehen, sondern rein auf Zahlen basieren, und verweist auf hohe Gehälter für Ingenieure mit diesem Grundlagenwissen. Ein Community-Hinweis korrigiert allerdings die Zuordnung des gezeigten Videos.
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