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模型基础与推理
模型基础与推理
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模型基础与推理面试题
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多模态与生成模型
机器学习与推荐系统
模型架构与表示
模型选型与能力边界
推理优化与模型压缩
推理与解码
Tokenizer 与位置编码
Transformer 与注意力
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实现 DeepNorm 的残差缩放与归一化结构。
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6233
实现 VAE 的重建与潜变量 KL 训练损失。
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6235
实现矩阵乘法的反向梯度传播。
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6243
实现 Factorization Machine 的二阶特征交互。
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6244
实现 DIN 的目标相关兴趣表示与预测。
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6245
实现多门控专家结构的多任务网络。
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6246
独立模型、共享底座、MMoE 与 PLE 如何组织多任务排序?
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6247
根据历史行为对的条件概率实现简单推荐。
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6248
实现指定插值方法并处理坐标与边界。
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6251
实现 INT8 Per-Tensor 量化与反量化。
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6232
实现 DeepNorm 的残差缩放与归一化结构。
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