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人工智能面试题
在什么场景下适合使用 SFT(监督微调)?
人工智能面试题
更新 2026-08-05
在什么场景下适合使用 SFT(监督微调)?
淘宝闪购
人工智能
消费品/零售
技术原理
方案权衡
考察说明
考察对监督微调适用场景的理解
回答思路
说明 SFT 的目标是让模型学习特定任务或领域模式
覆盖数据规模、任务明确性和成本约束
对比 SFT 与其他微调方式(如指令微调、RLHF)的边界
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请介绍多任务学习中的共享底层(Shared-Bottom)、MMoE 和 SRN 等框架,并说明它们的区别与适用场景。
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请介绍一次你参与AI Agent能力评估项目的经历,包括如何模拟真实用户GUI操作来评测AI能力。
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