斯坦福大学 · 教学方式

我目前就在斯坦福上学，第一年上的课基本都是博士的必修课，大概有应用统计、优化理论、数值线代、强化学习、Cuda、随机方法这一些。目前感受来看这些课每年都小有改动，会在原有基本功之外放进来一些目前比较火热的研究方向的理论、业界比较热门的知识，而且很多教课的教授都是该方向前沿工作者、理论奠基人之一。比如最近比较火的LLM，学校最近这两年的新课能让你学会怎么从0搭建一个Language Model，从手写attention、flash attention还有其他类似的基本算法开始，还会教怎么写这些相关算法的Cuda Kernel。学校经常会有业界各方面的专家回来课堂分享，数值线性代数课里教授请来了Apple人工智能的team lead给我们讲了2节课，课结束之后还能和嘉宾聊天探讨，还有机会能拿到内推。除此之外比如英伟达CEO黄仁勋来跟我们聊天、给我们显卡签名，Databricks的CEO，某些前对冲基金的知名研究员都来给我们讲过课或者见面。

本科毕业之后，我选择来斯坦福继续读PhD（斯坦福其实算不上句法学/心理语言学的传统强校，但还是因为一些挺复杂的原因最终选了这里）。斯坦福的语言学系经常能看到组会一下子来五六个教授的盛况。选课上也有机会遇见一些业界大佬的学生，例如Paul Kiparsky、Beth Levin、Chris Manning、Penny Eckert、Vera Gribanova等等。学校也明显财大气粗：第一次在斯坦福跑实验，在proposal上胆怯地写了计划招48个被试，生怕导师会不愿意掏钱。谁曾想，导师大笔一挥，改成了360个！每个被试3美金，一个小实验就花了一千多刀，导师很爽快地就把钱给付了。要想在以前，跑100刀的实验都要和老师掰扯半天。斯坦福虽然在该细分领域不是传统强校，但资源支持之慷慨和教授阵容之多元，仍远超其他院校。

上个学期来讲虽然选课没有这学期压力大，但是因为刚来又有一些适应方面的问题，所以综合来讲并没有比这个学期轻松多少。刚来的时候最大的感觉就是这学校好大，每天骑车腿都要断了（所以我这学期基本不咋上课）。然后就是学术自由吧，这里的选课自由度无敌高，所有新生全部没有专业，全校的课随便选，属实是给我这只普高小老鼠见了个世面。下面，煮啵就针对上学期（2024 Autumn）上过的课写个评价，供大家看个乐子。（注：每个学期的教授和内容可能略有差异，加上不同人感受可能有偏差，下列内容仅供参考）

来之前对大学的想象基本来自电视剧，结果第一周就被推翻了。本来担心宿舍很挤、食堂难吃、校园很无聊，这些 Stanford 都没有。更重要的是，没有一门课是没让我有所收获的。professor 都特别厉害，那种对自己研究领域的热情，每节 lecture 都看得出来。当你的 professor 是各自领域最顶尖的人，又带着发自内心的热爱来上课，你很难不跟着爱上那门学科。