在探索最新的大语言模型（LLM）时，“MoE”这一术语频繁出现在各种标题之中。DeepSeek-V3便是一个实力强劲的混合专家（MoE）模型，其总参数量高达6710亿，且在处理每个标记（token）时，能够智能地激活约370亿的参数，实现高效计算。同样引人注目的还有Qwen2.5-Max，这一大规模MoE模型通过精心设计的监督微调（SFT）流程以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法进行了后训练

在当今人工智能领域，大型语言模型（LLM）的开发已经成为一个热门话题。这些模型通过学习大量的文本数据，能够生成自然语言文本，完成各种复杂的任务，如写作、翻译、问答等。

Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM）。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL 系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。

在LLM（大型语言模型）时代，数据标注质量直接决定了模型的智能上限。作为开源数据标注领域的标杆工具，Label Studio 凭借其多模态支持能力与高度可定制化的特性，正成为大模型训练中数据工程的基石。从文本三元组关系抽提到视频对象追踪，从低资源语言的语音标注到医学影像的像素级分割，Label Studio 通过统一的交互界面打破了传统标注工具的场景局限。

一个长度为 500 的序列，其未经归一化的 importance ratio 几乎必然会比一个长度为 50 的序列的 ratio 数量级不同，这意味着，长序列和短序列的 importance ratio 根本不具有可比性。大家熟知的是 GRPO 结果监督中对奖励的硬估计（数学题对就是 1，错就是 0），但 GRPO 保持了对过程监督的兼容，逐 token 的奖励并没有被抛弃，毕竟在当时过程监督就是

是时候准备面试和实习了不同以往的是，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。。

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今天我来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上。为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，Dash以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架

Python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，se

作为一名数据工作者，我特别喜欢用Python创建美观且易懂的可视化图表，而且技术难度小，不会花费大量时间。交互式可视化也是如此，因此我花了很长时间寻找Python中好用的库。能创建交互式可视化图表的库有很多，但当使用Pandas时，很容易遇到各种各样的问题。今天，我就来手把手教你如何直接使用Pandas创建出交互式可视化效果。01 安装库为了轻松创建交互式可视化，我们需要安装Cuff