MIT 新课 6.5940 TinyML 与高效 AI 计算(MIT HAN Lab)：从剪枝量化到大模型部署与分布式训练的效率全栈课
文章介绍 MIT 韩松（Song Han）实验室开设的高效机器学习旗舰课程 6.5940 TinyML and Efficient AI Computing。课程分四章递进：高效推理（剪枝、量化、蒸馏、NAS）、面向特定领域的优化（TinyML、LLM 量化部署、长上下文、扩散模型）、高效训练（分布式训练、设备端训练）及进阶专题。课程以动手为中心，无考试，由 5 个 Lab（从 GPU 编程到本地 LLM 部署）和 NeurIPS 模板期末项目构成评分。作者认为该课程知识体系完整、与研究前沿零距离、工程实践导向鲜明，是学习模型压缩、LLM 推理优化和 TinyML 的最佳公开课，所有视频和课件均已公开。
