训练、数据与模型优化:从数据清洗到 LoRA

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161 道原题
  1. 为什么用图召回,而不是用户—物品行为模型、矩阵分解或双塔模型?

    原题
  2. 为什么在排序链路中同时使用 LightGBM 和 LambdaRank?

    原题
  3. 静态分和动态分在推荐链路中分别起什么作用?

    原题
  4. 模型剪枝有哪些方法,如何评估是否值得?

    原题
  5. 序列较稀疏时,建模如何处理稀疏性?

    原题
  6. 视频没有语音时,视觉与多模态分析如何降级?

    原题
  7. 一条 VideoSegment 数据结构应保存哪些内容?

    原题
  8. 持续学习有哪些方法,如何避免旧能力退化?

    原题
  9. Qwen-VL 的动态分辨率如何实现?

    原题
  10. GRPO 训练数据如何构建与筛选?

    原题