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🎯 完成后能力:能把本书学的 RAG 项目,写成一段经得起追问的简历经历,并答得上每个模块的高频面试追问
GPU 卡数、机器数需求分析,影响资源的关键因素
成因分析:重复样本如何加剧,从优化与数据分布角度
学习内容与项目面试，在同一条路上。
数据清洗、并行策略、损失收敛等环节挑战性对比
用 STAR 讲最有成就感的经历和个人结果，补充适用边界与工程取舍
大模型对齐中目标函数与优势估计的差异对比
Group Sequence Policy Optimization 的算法定位、论文结论与适用边界
从 coding、search 到 planning，技术成熟度与场景广度分析
强化学习与 Agent 中交互采样、课程学习、模拟器回放和环境随机化
GAN、VAE、Diffusion、Autoregressive 技术路线及应用场景
评估环境保真、误差累积与 Sim-to-Real，并设计校准和回退
未来 2—3 年最可能规模化的 Agent 方向
均匀采样 vs 关键帧提取，多模态任务中帧采样方法的影响
格式转换、去噪、增强、采样等关键步骤及目的
从核心目标到实际问题,结构化描述项目价值
Reference Model 在 RLHF 中的角色与更新场景详解
学习率、批量大小、数据增强策略针对分辨率与类别不平衡的调优
大模型领域论文阅读方法,从创新点到工作启发
去重、异常值处理、格式标准化、缺失值填充的技术方案
任务路由、模块化决策、多技能调度的技术实现与优势
线性 CFM 路径的 target velocity、等价式与 Gaussian path 边界
扩散模型中专家网络按噪声水平划分的标准与动机
从损失曲线、梯度直方图识别过拟合与梯度消失,调整超参数
特征对齐、向量数据库与跨模态索引方案