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共 1039 条内容
融合计算与 I/O 优化 Transformer 注意力,训练推理加速
公开教学项目：从文档解析、检索重排到引用与评测
自主调研 Agent:搜索 → 读 → 交叉验证 → 生成带引用的调研报告
从数据构造到 LoRA 训练:数据格式、显存估计、灾难性遗忘、token-参数拐点、效果评估
学习内容与项目面试，在同一条路上。
让模型学会调工具:业务背景 → 数据工程 → 训练策略 → 评估与事实自检
RLVR(可验证奖励的强化学习):项目背景 → 技术方案 → 数据准备 → 训练解析
PPO / DPO / GRPO 概念图解 + 损失函数 + 训练练习 + 事实自检
从单 Agent 到 Multi-Agent:规划模块、执行框架、多智能体协作与前后端落地
自然语言转 SQL:代码学习路径 + 工程化改进方案
Transformer 基础(分词 / Embedding / MHA·GQA·MLA / MoE)+ 大模型 Memory 模块
按基础、项目与面试目标组织的学习路线，附公开教程与真实项目入口。
从系统链路、检索选型到评测与权限，演示面试官怎样验证一段 RAG 项目描述
学员案例公开状态与可直接阅读的学习资料。
适合简历中写过企业知识库或 RAG 项目的人，重点练自己负责的部分、项目架构、检索效果和上线问题。
适合写过 PDF、表格或 OCR 解析的人，重点练处理流程、质量评估、错误页面和失败兜底。
适合写过混合检索、RRF 或重排的人，重点练为什么这样选、效果提升来自哪里、延迟增加多少。
适合做过 RAG 评测的人，重点练评测数据怎么来、指标怎么算、错误怎么定位，以及怎样持续改进。
适合做过多轮对话、引用或权限控制的人，重点练上下文管理、引用准确性和不同用户的数据隔离。
适合做过 Agent 工具调用的人，重点练接口设计、参数校验、失败重试、重复执行和安全控制。
适合做过 Agent 工作流的人，重点练状态如何保存、失败后怎样恢复，以及什么时候需要人工确认。
适合处理过 Agent 超时、重试或降级的人，重点练故障处理、避免重复执行、安全防护和失败兜底。
适合部署过大模型推理服务的人，重点练服务选型、吞吐、延迟、显存、容量和成本。
适合建设过大模型监控或 Trace 的人，重点练日志、指标、故障定位，以及如何避免同类问题再次发生。
RAG（检索增强生成）面试准备枢纽：覆盖文档分块、向量检索、混合检索、重排与知识图谱题目，并配套公开教程和口语版讲法。