试题试做

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最新试题 · 第 11 页

若要把 Dust 类方法推向工业级预训练，最需要先解决的是？

综合 Dust、世界模型与判断小模型，它们共同在松动哪一条隐含假设？

为什么"判断网络织得够不够密"会影响智能体系统的可靠性，而不只取决于最大的那个模型？

Dust 声称"模型越大种群效率越高"，若这一趋势可信，它对"过参数化"的传统认知意味着什么？

若要训练一个内部含"离散决策"的不可微模块，用 Dust 式的零阶思路应如何设计？

判断"一篇新训练方法论文是在绕开可微还是优化可微"，关键看？

从工程生态看，绕开反向传播的最大阻力来自？

为什么"丢弃不可预测的细节"对世界模型很重要？

零阶优化最适合接入哪类模块？

Dust 当前最主要的工程瓶颈是？

把"评估/判断"从大模型拆成独立小模型，对智能体系统最直接的收益是？

世界模型的公式 P(s_{t+1}|s_t,a_t) 中，多出来的 a_t 意味着？

为什么"反向传播+合适优化器+多训几轮"能在复现中反超 Dust？

Dust 论文中"残差混合的 2L 个标量"保留在哪种扰动上？

关于"可微性"的松动，Dust 与判断小模型共同暗示了什么趋势？

为什么"只做判断"的小模型，常常能在判断任务上超过体量更大的通用大模型？

JEPA 不靠像素重建来训练，可能带来什么隐患？

零阶优化常用哪种数值方式近似梯度？

Dust 的"虚拟种群"如何借 token 维度实现大规模并行采样？

为什么把扰动从权重空间搬到激活空间，能显著省算力？

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