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模型基础与推理
模型基础与推理
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模型基础与推理
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Agent 原理与系统
AI 应用工程与治理
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安全、权限与人工介入
安全与认证
并发、文件与工程编码
并发与异步编程
参数高效微调
操作系统与 Linux
测试工程与质量保障
查询理解与改写
产品场景、业务价值与交付边界
动态规划、贪心与回溯
多 Agent 编排与协作
多模态文档处理
多模态与生成模型
分布式系统与一致性
分布式训练与计算硬件
个人介绍与教育经历
工具调用与 Function Calling
工作流、状态与执行恢复
规划、推理与任务执行
混合检索与重排序
机器学习与推荐系统
记忆系统
技术决策与业务理解
结构化知识与 Text-to-SQL
开发工具与工程实践
可观测性、稳定性与故障诊断
客户端与移动端
链表、栈与队列
逻辑推理与开放估算
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
算法复杂度与数据结构基础
团队协作与推动落地
推理优化与模型压缩
推理与解码
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
性能与容量工程
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 应用架构与接口
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
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安全、权限与人工介入
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安全与认证
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参数高效微调
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操作系统与 Linux
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测试工程与质量保障
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项目上线后是否迭代过版本，具体做过哪些改动？
AI 应用工程与治理
模型服务、部署与交付
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项目上线后是否迭代过版本，具体做过哪些改动？的复习状态
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项目为什么采用 RAG？
RAG 与知识系统
RAG 架构与生成链路
比较选型
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项目为什么采用 RAG？的复习状态
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LLM 应用如何结合 Prompt 版本管理和 A/B 测试？
AI 应用工程与治理
评测体系与实验设计
系统设计
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LLM 应用如何结合 Prompt 版本管理和 A/B 测试？的复习状态
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3468
餐厅单量比同行少 30% 时，如何选择 RAG 或 Agent 并设计分析工具链？
Agent 原理与系统
Agent 应用架构与场景设计
系统设计
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餐厅单量比同行少 30% 时，如何选择 RAG 或 Agent 并设计分析工具链？的复习状态
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3469
项目双维度奖励包含什么，各自解决哪些问题？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
项目深挖
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项目双维度奖励包含什么，各自解决哪些问题？的复习状态
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3470
一致性奖励与完整性奖励如何定义和评分？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
项目深挖
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一致性奖励与完整性奖励如何定义和评分？的复习状态
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3471
奖励函数是否依赖 Ground Truth，如何用大模型评分？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
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奖励函数是否依赖 Ground Truth，如何用大模型评分？的复习状态
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3472
为什么使用二值奖励，而不采用连续或阶梯式奖励？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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为什么使用二值奖励，而不采用连续或阶梯式奖励？的复习状态
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3473
用 Qwen-3 等大模型奖励打分时是否需要微调？
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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用 Qwen-3 等大模型奖励打分时是否需要微调？的复习状态
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3474
RAG 项目具体做过哪些微调？
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
项目深挖
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RAG 项目具体做过哪些微调？的复习状态
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3464
项目上线后是否迭代过版本，具体做过哪些改动？
AI 应用工程与治理
模型服务、部署与交付
项目深挖
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项目上线后是否迭代过版本，具体做过哪些改动？的复习状态
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