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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
分布式训练与计算硬件
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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如何在一个细分场景中微调 Agent?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
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如何在一个细分场景中微调 Agent?的复习状态
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0513
预训练、后训练到推理的流程是什么?
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预训练、后训练到推理的流程是什么?的复习状态
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0517
如何训练模型,使其更精确地提取摘要?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
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如何训练模型,使其更精确地提取摘要?的复习状态
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0521
轨迹训练数据的规模、字段格式和生成方式是什么?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
项目深挖
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轨迹训练数据的规模、字段格式和生成方式是什么?的复习状态
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0523
线上长轨迹采集有哪些难点,VM 和沙盒环境如何同步?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
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线上长轨迹采集有哪些难点,VM 和沙盒环境如何同步?的复习状态
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0526
轨迹模型训练使用多少计算资源?
模型训练与对齐
分布式训练与计算硬件
项目深挖
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轨迹模型训练使用多少计算资源?的复习状态
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0574
Transformer 中有哪些 LoRA 变体?
模型训练与对齐
参数高效微调
比较选型
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Transformer 中有哪些 LoRA 变体?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?
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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?
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偏好对齐
原理机制
已有答案
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DPOP 的全称是什么?的复习状态
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0607
GRPO 和 DAPO 有什么区别?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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GRPO 和 DAPO 有什么区别?的复习状态
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0498
如何在一个细分场景中微调 Agent?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
方案设计
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