Stanford CS224N 自然语言处理 · 课程总览
| 课程 | Stanford CS224N 自然语言处理 |
| 年份 | 2026 |
| 学习类别 | 自然语言处理、LLM 与大模型 |
| 系列 id | stanford-cs224n |
| 本地课程目录 | output/Stanford-CS224N/ |
这门课讲什么
CS224N 是斯坦福大学 2026 年冬季学期的《Natural Language Processing with Deep Learning》（自然语言处理与深度学习）。课程先讲 NLP 的历史、word vectors（词向量）、backpropagation（反向传播）与神经网络基础、language models 与 RNNs、Transformers，再转入大模型这条主线：pretraining（预训练，含 scaling、系统与数据）、post-training（RLHF、SFT、DPO）、efficient adaptation（prompting 与 PEFT）、agents、tool use 与 RAG、benchmarking and evaluation（基准与评估）、reasoning（推理）。后半段还覆盖 tokenization 与多语言、interpretability（可解释性）、多模态、NLP 的社会与更广泛影响，以及「Open Questions in NLP 2026」。先修要求是 Python、大学微积分与线性代数、概率统计基础，以及机器学习基础（如 CS221、CS229、CS230 或 CS124）。课程目标是让学生能自己设计、实现并理解神经网络模型，全程使用 PyTorch。
这门课怎么组织的
课程在 2026 年冬季学期开设，讲座时间是每周二、周四 4:30–5:50 PM（太平洋时间），地点为 NVIDIA Auditorium，并通过 Canvas 上的 Panopto 直播。日程共 20 讲，另有 3 个 tutorial（Python、PyTorch、Hugging Face），由助教讲授。后半学期安排了四位嘉宾讲座：第14讲 Tokenization and Multilinguality（Julie Kallini）、第15讲 Interpretability（Been Kim）、第17讲 Multimodality（Luke Zettlemoyer）、第18讲 Tinker and LoRA Without Regret。有几处需要特别留意：第18讲没有录像、也没有讲义；第20讲不是讲座，而是期末项目截止日（2026-03-12）；第12、13、19讲有讲义但没有公开录像；第15、17讲有录像但没有讲义。成绩由四次作业（48%）、期末项目（49%）与课堂参与（3%）构成。
本电子书系列包含什么
本系列把 CS224N 的讲次整理成中文电子书，每本对应日程上的一个讲次或一个 tutorial。课程日程上的 23 个条目中，21 个已做成中文电子书；未做成的 2 个及原因写在下一节。明细清单由程序附在本节之后。
| 讲次 | 标题 | 录像 | 讲义 | 电子书 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第01讲 | Week 1 Tue Jan 6 History of NLP | ✓ | ✓ 2 份 | 有 ✓ | |
| 第02讲 | Word Vectors | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第03讲 | Week 2 Tue Jan 13 Backpropagation and Neural… | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第04讲 | Language Models and RNNs | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第05讲 | Week 3 Tue Jan 20 Transformers | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第06讲 | Final | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第07讲 | Week 4 Tue Jan 27 Pretraining (Scaling, Syst… | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第08讲 | Post-training (RLHF, SFT, DPO) | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第09讲 | Week 5 Tue Feb 3 Efficient Adaptation (Promp… | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第10讲 | Agents, Tool Use, and RAG | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第11讲 | Week 6 Tue Feb 10 Benchmarking and Evaluation | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第12讲 | Reasoning 1 | 无 ✗ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第13讲 | Week 7 Tue Feb 17 Reasoning 2 | 无 ✗ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第14讲 | Guest Lecture: Tokenization and Multilingual… | 无 ✗ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第15讲 | Week 8 Tue Feb 24 Guest Lecture: Interpretab… | ✓ | 无 ✗ | 有 ✓ | |
| 第16讲 | Social and Broader Impacts of NLP (Risks) | ✓ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第17讲 | Week 9 Tue Mar 3 Guest Lecture: Multimodalit… | ✓ | 无 ✗ | 有 ✓ | |
| 第18讲 | 嘉宾讲座：Tinker and LoRA Without Regret | 无 ✗ | 无 ✗ | 无 ✗ | 拿不到材料 ✓ —— W26 日程第 18 讲（2026-03-05 嘉宾讲座）—— 没有录像、也没有讲义 ✗，所以做不出电子书 ✓。列在这里是为了让缺口可见 ✓，而不是让书架从第 17 讲直接跳到第 19 讲 ✗。另注：YouTube 播放列表里的「Lecture 18」是 2024 年的课（NLP、语言学与哲学），按 W26 日程应算第 16 讲 ✓ —— 平台标题编号不可信 ✗（D33）。 |
| 第19讲 | Week 10 Tue Mar 10 Open Questions in NLP 2026 | 无 ✗ | ✓ 1 份 | 有 ✓ | |
| 第20讲 | No Lecture（期末项目截止） | 无 ✗ | 无 ✗ | 无 ✗ | 拿不到材料 ✓ —— 本来就不是讲座 ✓ —— 2026-03-12 是期末项目截止日 ✓，没有课 ✓。 |
| T1 | Python Tutorial（Manasi Sharma） | ✓ | 无 ✗ | 有 ✓ | |
| T2 | PyTorch Tutorial（Drew Kaul） | ✓ | 无 ✗ | 有 ✓ | |
| T3 | Hugging Face Tutorial（Eric Frankel） | ✓ | 无 ✗ | 有 ✓ |
合计 23 个条目：21 个已做成中文电子书 ✓，2 个没有 ✗（原因见上表「备注」一列 ✓）。
本电子书系列不涉及什么
有两讲没有电子书，原因都是拿不到材料：第18讲「嘉宾讲座：Tinker and LoRA Without Regret」（2026-03-05）既没有录像也没有讲义，做不出来；第20讲本来就不是讲座——2026-03-12 是期末项目截止日，没有课。另有一处读者容易误以为有：CS224N 的公开讲座录像来自 Spring 2024 的 YouTube 播放列表，与 2026 年的讲次不是同一年，编号也对不上；选课学生通过 Canvas 看的课程录像只对选课学生开放，非选课者拿不到，所以本系列不包含录像本身。
有意不做的部分：作业解答、期末项目的提案、里程碑、报告与代码。理由是这些都属于课程评分内容，而且课程主页明确说明作业每年都会变化、『请不要做往年的作业』，并要求学生不要在网上查找解答或实现。
怎么用这套电子书
建议从第01讲（History of NLP）开始按讲次顺序读：前面的 word vectors、反向传播、RNN 与 Transformers 是后面 pretraining、post-training、reasoning 等大模型内容的基础。读到某一讲时，可以对照课程主页该讲的讲义；想配合视频，可用公开的 2024 年 YouTube 播放列表做参考，但不要按它的编号去找 2026 年的讲次。作业与期末项目不在本系列里，作业通过课程自己的 Gradescope/Canvas 渠道提交和获取。
本页怎么来的 ✗→✓：讲次清单由程序生成 ✓（讲次号、材料、电子书有无 ✓ 都来自系列表
courses/stanford-cs224n.json与产物目录 ✓）；讲解文字由模型译自课程主页 ✓（课程主页本地副本：.cache/cs224n/index.html）。 这一页相当于课程主页的中文版 ✓；课程每年都在变 ✓，以官方主页为准 ✓。