AI多模态精华版·主流模型核心技术

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

19 道原题
  1. 从固定分辨率到原生动态分辨率,解决了什么问题?

    原题
  2. Qwen2.5-VL 为什么要做 Window Attention 与 RMSNorm/SwiGLU 等高效化改造?

    原题
  3. DeepStack 多层次特征融合如何在不增加 token 的情况下提升细粒度?

    原题
  4. 视觉 token 爆炸的根源是什么?早期的固定比例压缩方案怎么做?

    原题
  5. 复杂文档为何依赖长上下文?长序列又会带来哪些挑战?

    原题
  6. 长序列建模有哪些多层支撑设计?

    原题
  7. 框坐标文本化与 SEG token 路由到下游解码器是怎么做的?

    原题
  8. 统一序列/路由 token 相比专用 head 有哪些优劣?

    原题
  9. 归一化、千分制、绝对坐标三种表示如何对比选型?

    原题
  10. IoU 奖励、特殊 token 与高分辨率如何共同保证定位精度?

    原题