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人工智能

什么是LangChain？
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什么是向量數據庫？
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什么是 Prompt Engineering？
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什么是MoE架構？
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Zero-shot、One-shot、Few-shot 的區別
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什么是MCP（大模型上下文協議）？
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什么是混合精度訓練（FP16、BF16）？
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什么是批量歸一化（BatchNorm）？
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推理延遲和 Token 數量的關系
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如何判斷模型是否能部署在某顯卡上
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什么是 DPO（Direct Preference Optimization）？
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大模型常見面試題：什么是推理（Inference）？
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大模型如何處理訓練數據？
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大模型常見面試題：什么是 KV Cache？
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大模型基礎面試題：什么是指令微調（SFT）？
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大模型基礎面試題：什么是梯度消失？
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模型訓練中常見的優化器有哪些？
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什么是交叉熵（Cross Entropy）？
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什么是殘差連接（Residual）？
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什么是位置編碼（Positional Encoding）？.docx
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