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. 重要性采样机制的原理、估计偏差与适用场景是什么?

    原题
  2. SFT 冷启动有哪些常见问题,如何诊断和解决?

    原题
  3. 如何进行样本难度分层、课程学习与有效样本选择?

    原题
  4. 强化学习训练中的 reward、KL 与 clip fraction 等指标如何解读并定位异常?

    原题
  5. VLM 中如何减少 vision token?

    原题
  6. 多模态训练中的模态偏置如何诊断与纠正?

    原题
  7. 图文对比学习如何训练?InfoNCE 损失与温度系数如何设计和调节?

    原题
  8. 大模型生成复读和语句冗余的成因是什么?如何从数据、算法和参数侧优化?

    原题
  9. 模块化、端到端与 VLA/VLM 路线在自动驾驶中如何演进和取舍?

    原题
  10. 数字人或 TTS 生成中如何保证音色一致性?

    原题