[斯坦福 CS146S #2] 代码大模型底层原理与提示词工程：从预训练、RLHF到“瑞士奶酪模型”的代码验证哲学
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欢迎回到斯坦福大学前沿软件工程课程 CS146S：现代软件开发者 (The Modern Software Developer) 第2讲的技术深度解析。
在第1讲中，我们确立了宏观架构视角：现代软件工程师正从纯手工的“代码打字员”向调度多智能体协作的“交响乐指挥家”演进。在**第2讲（第一周）**中，课程直接切入驱动这场变革的核心引擎：代码大语言模型（Coding LLMs）与提示词工程（Prompt Engineering）。
结合 Andrej Karpathy 的经典讲义《Deep Dive into LLMs》、OpenAI 论文《How OpenAI Uses Codex》以及 Google Cloud 与 DAIR.AI 的最新提示词工程研究，本讲全面揭示大模型理解代码的数理本质，剖析 AI 代码生成中的**“瑞士奶酪模型”风险，并阐明“信任但必须验证（Trust but Verify）”**的工业级防御架构。