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人工智能

什么是MoE架构？

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Zero-shot、One-shot、Few-shot 的区别

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什么是MCP（大模型上下文协议）？

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什么是混合精度训练（FP16、BF16）？

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什么是批量归一化（BatchNorm）？

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推理延迟和 Token 数量的关系

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什么是 Self-RAG？

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如何判断模型是否能部署在某显卡上

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什么是 RAG（检索增强生成）？

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RAG 能解决哪些大模型问题.docx

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什么是 QPS（Queries per Second）？

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什么是 DPO（Direct Preference Optimization）？

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大模型常见面试题：什么是推理（Inference）？

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大模型如何处理训练数据？

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大模型常见面试题：什么是 KV Cache？

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大模型基础面试题：什么是指令微调（SFT）？

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大模型基础面试题：什么是梯度消失？

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模型训练中常见的优化器有哪些？

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什么是交叉熵（Cross Entropy）？

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什么是残差连接（Residual）？

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什么是位置编码（Positional Encoding）？.docx

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前馈神经网络（FFN）在 Transformer 中有什么作用？

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什么是损失函数（Loss）？

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什么是 Self-Attention？

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