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模型基础与推理
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安全、权限与人工介入
安全与认证
并发与异步编程
参数高效微调
操作系统与 Linux
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产品场景、业务价值与交付边界
动态规划、贪心与回溯
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分布式系统与一致性
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开发工具与工程实践
可观测性、稳定性与故障诊断
链表、栈与队列
模型服务、部署与交付
模型架构与表示
模型选型与能力边界
能力成长与学习方法
排序、查找与 Top-K
偏好对齐
评测体系与实验设计
前端与 Web
强化学习与奖励
求职动机、职业选择与安排
容器、云原生与工程交付
上下文工程
设计模式与代码质量
生成质量与幻觉治理
树、图与遍历
数据、效果与项目价值
数据工程与数据处理
数据库与 SQL
数组、字符串与哈希
团队协作与推动落地
推理优化与模型压缩
网络与浏览器
文档解析与清洗
文档切分与元数据
系统架构与业务设计
向量数据库与索引
项目背景、架构与职责
项目难点、复盘与改进
消息队列与实时通信
性能、时延与成本
训练框架、调参与排障
训练数据构建与治理
预训练、续训与 SFT
召回策略与检索
蒸馏与模型合并
知识更新、版本与权限
知识图谱与 GraphRAG
Agent 基础与运行循环
Agent 框架与 Harness
Agent 应用架构与场景设计
AI Coding 与研发流程
C/C++、Go 与编译
Embedding 与向量表示
GUI、Computer Use 与多模态 Agent
Java、Spring 与 JVM
MCP、A2A 与工具协议
Prompt 与结构化输出
Python 与服务框架
RAG 架构与生成链路
RAG 评测与故障排查
Redis 与缓存
Skills 能力系统
Tokenizer 与位置编码
Transformer 与注意力
Verifier 与训练评测
知识专题
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安全、权限与人工介入
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0604
DPO 中好坏样例生成概率都下降的问题如何理解？
模型训练与对齐
偏好对齐
原理机制
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DPO 中好坏样例生成概率都下降的问题如何理解？的复习状态
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0605
DPOP 的全称是什么？
模型训练与对齐
偏好对齐
原理机制
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篇面经
DPOP 的全称是什么？的复习状态
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0606
快速排序的分区、递归过程如何实现？
算法与编程题
排序、查找与 Top-K
代码题
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基础
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快速排序的分区、递归过程如何实现？的复习状态
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0615
什么情况下使用 PPO，什么情况下使用 GRPO？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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篇面经
什么情况下使用 PPO，什么情况下使用 GRPO？的复习状态
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0625
Transformer 的整体原理是什么？
模型基础与推理
Transformer 与注意力
原理机制
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Transformer 的整体原理是什么？的复习状态
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0664
如何处理用户问题输入不标准的情况？
RAG 与知识系统
召回策略与检索
方案设计
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如何处理用户问题输入不标准的情况？的复习状态
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0672
Claude Code 属于单 Agent 还是多 Agent 架构？
Agent 原理与系统
Agent 框架与 Harness
原理机制
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篇面经
Claude Code 属于单 Agent 还是多 Agent 架构？的复习状态
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0673
Skill 很多且描述很长时，如何避免上下文膨胀？
Agent 原理与系统
Skills 能力系统
方案设计
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篇面经
Skill 很多且描述很长时，如何避免上下文膨胀？的复习状态
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0680
SFT 与 RL 数据如何构造，如何选择点对点或点对面方式？
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
方案设计
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篇面经
SFT 与 RL 数据如何构造，如何选择点对点或点对面方式？的复习状态
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0692
是否独立做过模型训练或微调？
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
经历介绍
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篇面经
是否独立做过模型训练或微调？的复习状态
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0604
DPO 中好坏样例生成概率都下降的问题如何理解？
模型训练与对齐
偏好对齐
原理机制
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DPO 中好坏样例生成概率都下降的问题如何理解？的复习状态
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