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什么是词嵌入（Word Embedding）？有哪些常见的词嵌入方法

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是否使用 Word2Vec 训练过数据？在这个过程中，如何获取语料？如何选择超参数？语料、词表和维度大小如何确定？怎样把握训练时长

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说说 GloVE 技术，怎样进行训练？有哪些应用场景？相比 Word2Vec 有哪些优缺点

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什么是注意力机制？它是如何改善 NLP 模型性能的

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请描述 BERT 模型的架构和应用场景

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Word2Vec 有哪些加速方法

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Word2Vec 如何获取词向量？如何评估该训练得到的词向量的好坏

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CBOW 和 Skip-gram 分别更适合哪些应用场景

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解释一个 LSTM 单元（LSTM cell）的基本组成，以及它们各自的作用

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解释 hierarchical softmax 的流程，以及它有什么优点

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LSTM 中，隐藏状态（hidden state）和单元状态（cell state）有什么区别

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LSTM 和 GRU 有什么区别

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Word2Vec 到 BERT 有怎样的改进

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BERT 是如何处理自然语言文本中不常见词或者罕见词的

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强化学习解决的是什么样的问题

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说说强化学习和监督学习的异同点

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说说 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的工作原理

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强化学习中如何得到奖励模型？怎样使用奖励模型打分

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强化学习有一些什么应用场景

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你知道有哪些方法可以求解马尔科夫决策过程

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你能写出贝尔曼（bellman）方程吗

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你知道蒙卡特罗方法吗

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我们知道 ReLU 函数在 0 处不可导，这对于它在深度学习中的使用有什么影响吗

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什么是循环神经网络（RNN）？请描述其特点和局限性

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