最近这一两周不少公司已开启春招。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。球友分享：字节面试整体感觉，还是挺有压迫感的，面试完感觉口干舌燥的，在面试效率方面是没得说的，非常高。

此外，正如之前假设的那样，Qwen2.5 模型很可能是在拼接的问答文本上进行预训练的，因此他们同样从 NuminaMath1.5 中准备了一个拼接的数据集，并用 1e-5 的学习率对 Llama-3.2-3B-FineMath 进行了 2 轮持续预训练。图 7 的右图比较了使用 GRPO 和 Dr. GRPO 训练的模型性能和回答长度，可以清楚地看到，GRPO 可以产生「双重增加」现象，可能导致误

又有两位训练营同学斩获大模型offer！一个是40k某军实验室offer，另一个是第四范式～恭喜两位同学成功上岸！最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。网上关于 LLM 多机多卡训练教程好少，好多还是拿 torch.di

本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程，其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法，是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。最近这一两周不少公司已开启春招。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

在这里作者要做一个简单的说明，现代的GPU架构，先不论不同厂家，仅NVIDIA一家就有数十年的架构迭代史，其中涉及的各种优化改进，限于篇幅，本文不可能一一介绍。但是，要想完整了解整个GPU架构的发展，作者认为可以分两步走：以NVIDIA为例，就是“从0到Fermi“，和”从Fermi到Blackwell“。Fermi架构是现代通用GPU架构的基石，其中许多核心设计思想传承至今，而此后直到作者撰文的

参考： https://help.aliyun.com/zh/egs/user-guide/install-a-gpu-driver-on-a-gpu-accelerated-compute-optimized-linux-instance。微调会比较耗时，主要取决你的硬件配置以及脚本中你设定的max_steps参数，这个数值越大，它训练的时间就越久。数据集对于微调来说，是很重要的一环，数据集质量

本文带领大家深入了解了GraphRAG技术，这是一种融合知识图谱来强化RAG应用的创新手段。GraphRAG特别擅长处理那些需要跨信息片段进行多步骤推理和全面回答问题的复杂任务。结合Milvus向量数据库后，GraphRAG能够高效地在庞大的数据集中探索复杂的语义联系，从而得出更精准、更深刻的分析结果。这种强强联合的解决方案，使GraphRAG成为众多实际通用人工智能（GenAI）应用中的得力助手

其中 i 是代表采样的 group=G 中的第 i 个输出，其奖励值是通过采样的一组输出的 reward model 的平均值计算而来，它计算的是每个策略相对其他策略的相对优势，而不是绝对的累计奖励。除了以上 GRPO 采用 group 采样的方案之外，GRPO 使用当前样本的奖励值-所有样本奖励值的平均值，并除以所有样本奖励值的标准差，来进行归一化，保障最终算出来的奖励值属于正态分布。而 DPO

大部分人可能想不到，2025年春节假期，大模型圈子竟然会这么热闹。DeepSeek 正式开源了 DeepSeek-R1，在数学、代码和自然语言推理等任务上比肩 OpenAI o1 正式版。这位来自「神秘东方力量」DeepSeek 算是彻底破圈，火遍大江南北，火到人尽皆知。经历了过去两年的狂飙，国内大模型已经在多个垂直赛道中强势崛起，跨过了护城河，已发布的模型超过200个，相关应用产品不计其数。

PyCaret是一个开源、低代码的Python机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可以以指数方式加快实验周期并提高您的工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret是一个替代的低代码库，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得实验速度和效率呈指数级增长。PyCaret本质上是围绕多个机器学习库和框架（例如 scikit-learn、XGBoost、Li