大模型面试八股文总结：从 Transformer 到 RAG、Agent，一份开源中文指南【开源】大模型面试指南：覆盖原理、微调、RAG、Agent、推理部署的完整知识库

什么是/为什么要迁移学习？迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习（starting from scratch，tabula ..

本报告为专业研究者提供系统性研究Claude的路线图，解决三大核心挑战：研究对象多层性、文献过载与关键数据封闭。提出六层分析框架（意图/训练/表征/行为/系统/社会技术），明确外部研究者可行的三大路径——行为科学审计（L4）、开源模型机制验证（L3）与规范-行为耦合研究（L1×L4）。配套26周执行计划强调：1）宪法精读与系统卡分析；2）严格实验设计（表述族/混合效应模型/评测感知控制）；3）首批

摘要 本文系统构建了研究Claude语言模型的方法论框架，提出三层知识栈模型（行为层、训练层、机制层）作为分析基础。作者将Claude研究者分为四个等级（L1-L4），指出外部研究者可通过在开放权重模型上训练机制理解能力，再投射回Claude黑箱的路径达到L3水平。文章强调窄而深的研究切口策略，并列出独立研究者的四大优势：时间连续性、发表自由、跨模型视角和用户侧观察。同时详细梳理了Claude模型

这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都...

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