训练、数据与模型优化：从数据清洗到 LoRA
自研自动驾驶方法与 UniAD 的主要区别应如何比较？
原题原题未给出自研自动驾驶方法的细节或所比较的 UniAD 版本。
如何把“减速多少”映射为是否碰撞的风险？
原题LightGBM 和 XGBoost 有什么区别，如何选型？
原题树模型需要哪些特征工程？缺失值、初始化、默认值和分桶怎么处理？
原题连续特征离散化有什么作用和代价？
原题机器学习、LSTM 和大语言模型之间是什么关系？
原题使用大模型生成标签时，会遇到哪些问题？
原题交叉熵损失的数学形式和含义是什么？
原题若真实标签分布为 P、预测分布为 Q，KL 散度如何表示？
原题图召回主要解决什么问题？如何划分负责环节？
原题
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