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模型训练与对齐
模型训练与对齐
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参数高效微调
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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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0085
当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后,如何继续提升模型能力?
模型训练与对齐
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0088
如何用知识图谱合成 Agent 任务?
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0090
除了训练数据,项目中还做了哪些算法改进?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
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0101
verl 中的 Agent Loop 如何实现?
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verl 中的 Agent Loop 如何实现?的复习状态
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0105
On-policy 和 Off-policy 有什么区别?
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0170
ZeRO-1、ZeRO-2 和 ZeRO-3 有何区别?
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ZeRO-1、ZeRO-2 和 ZeRO-3 有何区别?的复习状态
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0206
工具轨迹长度与任务复杂度有什么关系,训练时如何使用不同长度的数据?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
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工具轨迹长度与任务复杂度有什么关系,训练时如何使用不同长度的数据?的复习状态
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0207
基座已有工具调用能力时,Tool-use SFT 的训练目标是什么?
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预训练、续训与 SFT
原理机制
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基座已有工具调用能力时,Tool-use SFT 的训练目标是什么?的复习状态
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0212
为什么先做 Step-level SFT 再做 GRPO 可能更稳定?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
原理机制
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为什么先做 Step-level SFT 再做 GRPO 可能更稳定?的复习状态
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0214
长轨迹 SFT 如何选择截断、切分和掩码并保持工具依赖?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
方案设计
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长轨迹 SFT 如何选择截断、切分和掩码并保持工具依赖?的复习状态
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0085
当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后,如何继续提升模型能力?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
方案设计
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当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后,如何继续提升模型能力?的复习状态
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