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大模型应用开发
题库介绍
负责将百亿/千亿参数级预训练大模型落地到真实业务场景，涵盖模型微调、提示工程、知识外挂、推理加速、服务化封装与持续监控，通过 LLMOps 流程打造安全、可控、可扩展的生成式 AI 产品。
基本信息
题目数
315
更新时间
2025-10-04
问题目录
模型选型与业务需求匹配
数据准备与清洗
模型微调技术
提示工程（Prompt Engineering）
知识外挂（RAG）
推理加速与优化
服务化封装与 API 设计
持续监控与 LLMOps
安全与合规
多模态能力扩展
Agent 与工具调用
代码生成与解释
数学与逻辑推理
长上下文与记忆机制
多语言与本地化
强化学习人类反馈（RLHF）
模型压缩与蒸馏
评测与可解释性
数据标注与质量管理
开源社区与趋势跟踪
业务落地与 ROI 评估
