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模型训练与对齐
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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
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0219
SFT 数据如何筛选、采样和处理?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
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SFT 数据如何筛选、采样和处理?的复习状态
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0220
为什么选择 GRPO,它的优化目标和数学原理是什么?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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为什么选择 GRPO,它的优化目标和数学原理是什么?的复习状态
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0259
GUI Agent 奖励如何确认环境状态真实改变,而非只看起来完成?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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GUI Agent 奖励如何确认环境状态真实改变,而非只看起来完成?的复习状态
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0260
GUI 环境吞吐低于训练吞吐时,如何组织在线强化学习?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
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GUI 环境吞吐低于训练吞吐时,如何组织在线强化学习?的复习状态
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0273
SFT 与偏好数据如何构建,如何控制数据污染和分布偏移?
模型训练与对齐
偏好对齐
方案设计
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SFT 与偏好数据如何构建,如何控制数据污染和分布偏移?的复习状态
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0275
如何从 KL 约束的强化学习目标推导 DPO 目标?
模型训练与对齐
偏好对齐
原理机制
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如何从 KL 约束的强化学习目标推导 DPO 目标?的复习状态
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0276
训练正常而离线评测骤降时,如何定位链路问题?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
故障排查
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训练正常而离线评测骤降时,如何定位链路问题?的复习状态
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0278
工业故障诊断项目如何排除测试污染与 Judge 偏差,证明训练策略收益?
模型训练与对齐
Verifier 与训练评测
效果评估
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工业故障诊断项目如何排除测试污染与 Judge 偏差,证明训练策略收益?的复习状态
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0347
项目中的模型蒸馏具体如何实现?
模型训练与对齐
蒸馏与模型合并
项目深挖
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项目中的模型蒸馏具体如何实现?的复习状态
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0381
资源受限的微调中,如何判断学习率过高或过低?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
故障排查
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资源受限的微调中,如何判断学习率过高或过低?的复习状态
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0219
SFT 数据如何筛选、采样和处理?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
方案设计
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SFT 数据如何筛选、采样和处理?的复习状态
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