Stanford CS336 上，Tatsu 讲了一节 LLM 架构课，把过去 3 年所有主流 LLM 拆开，看它们的共通模板结论挺爆：90% 的架构选择已经收敛，你随便挑一个开源大模型，它跟其他模型在这些维度上几乎一模一样讲师的原话- 2024 年大家都在 cosplay Llama2- 2025 年的主题是「怎么训得不崩」- 2026 年的主题是「怎么扛住长上下文」下面是 2026 年开源 LLM 的标准模板 你训自己的模型可以直接抄【架构层 已经收敛的 7 件事】1）Layer Norm 挪出残差流（pre-norm）原版 Transformer 把 LN 放在残差里 几乎所有现代模型都挪到外面原因：keep your residual stream clean 梯度反传更稳2）RMS Norm 替代 LayerNormLayerNorm 的减均值 + 加 bias 那部分实际没怎么帮上忙丢掉之后 flops 只省 0.17% 但运行时省到 25%（瓶颈在数据搬运 计算反而次要）3）所有 bias 项全删跟 RMS Norm 一个道理 系统层省内存搬运4）激活函数用 SwiGLU

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