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@Ryrenz · 2026-10-15 11:05

📙 又挖到一本狠教材《Machine Learning Systems》，讲的不是怎么调模型，而是怎么把 AI 真正做成能跑的系统。 GitHub 上 28988 star、3643 个 fork，由 Vijay Janapa Reddi 主导开发，在哈佛的课堂上讲过好几个学期，2026 年还要由 MIT Press 出纸质版。 学 AI 的人大多卡在同一处：课程教你写模型、调参数、跑出一个 demo，真要把它放到服务器、手机或者一块开发板上跑起来，才发现这段完全没学过。《Machine Learning Systems》补的正是这一段，第一卷已经发布，后面还有规模化、Agent 系统和实体 AI 三卷在写。 配套的东西比书本身更劝学：TinyTorch 用 20 个递进的模块带你从零搭一个 ML 框架，Labs 是能直接跑的 Marimo 笔记本，硬件套件覆盖 Arduino、Seeed、Grove 和树莓派，还有个叫 StaffML 的工具专门练 ML 系统岗的面试题。要是你是老师，Instructor Hub 里两套 16 周的教学大纲、评分细则和助教手册都给齐了。 内容按 CC-BY-NC-SA 4.0 放出来，非商业用途随便看。想补上「模型到系统」这一课，这套是现成的作业。 GitHub：https://github.com/harvard-edge/cs249r_book

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