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模型训练与对齐
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偏好对齐
强化学习与奖励
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
蒸馏与模型合并
Verifier 与训练评测
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SFT 数据问题不够多样化时,如何改进数据集?
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SFT 数据问题不够多样化时,如何改进数据集?的复习状态
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GSPO 的核心机制是什么,与 GRPO 有什么关系?
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0031
SIMT 有什么特点,遇到分支会发生什么?
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0032
GPU 的存储层次和计算单元如何组织?
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GPU 的存储层次和计算单元如何组织?的复习状态
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0033
DCU 如何把数据传入寄存器,并在芯片上共享?
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DCU 如何把数据传入寄存器,并在芯片上共享?的复习状态
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0034
大矩阵 GEMM 在 DCU 上如何切分与实现?
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大矩阵 GEMM 在 DCU 上如何切分与实现?的复习状态
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0035
大模型计算中的流水线并行和张量并行如何工作?
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大模型计算中的流水线并行和张量并行如何工作?的复习状态
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0082
Coding 方向训练数据如何扩规模,如何考虑外部采购?
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Coding 方向训练数据如何扩规模,如何考虑外部采购?的复习状态
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0083
如何提升 Agent 的长程任务能力?
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预训练、续训与 SFT
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如何提升 Agent 的长程任务能力?的复习状态
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0084
蒸馏受限时,如何选择后训练方法提升模型能力?
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蒸馏与模型合并
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蒸馏受限时,如何选择后训练方法提升模型能力?的复习状态
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3660
SFT 数据问题不够多样化时,如何改进数据集?
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训练数据构建与治理
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