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Track syllabus
AI / Data
ML systems, LLM workflows, evaluation, data pipelines, and applied AI delivery.
01 基础篇 Free
考察你对 Transformer 结构、训练与推理差异以及模型选型的理解。
- Transformer 结构
- 训练与推理
- 模型选型
我会说明注意力机制为何能建模长依赖，并从成本、延迟、效果三个维度讲清如何在模型间选型。
想知道你如何做向量化与相似度检索，并用混合检索提升召回质量。
- 向量化
- 相似度检索
- 混合检索
我会讲用 embedding 做语义召回、结合关键词做混合检索，并说明相似度阈值如何影响准确率。
考察结构化提示、few-shot 与上下文管理这些让模型稳定输出的基本功。
- 结构化提示
- few-shot
- 上下文管理
我会用角色、任务、约束、输出格式来结构化提示，并给 few-shot 示例与上下文裁剪策略。
看的是你如何建评测集、选指标，并把离线与在线评测结合起来。
- 评测集建设
- 指标选择
- 离线与在线评测
我会先建带标注的评测集并选好指标，再用离线评测快速迭代、用在线 A/B 验证真实效果。
考察数据采集、清洗标注与调度是否稳定可靠，它决定了模型的效果上限。
- 数据采集
- 清洗与标注
- 管道调度
我会讲从采集到清洗到标注的链路如何设计，并用调度与监控保证数据管道稳定可回溯。
想知道你如何做特征选择与存储，并保证线上线下特征一致。
- 特征选择
- 特征存储
- 线上线下一致性
我会说明用特征存储统一线上线下口径，避免训练用到的特征在线取不到这类常见事故。
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