<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>预训练 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</title><link>https://guijiagi.com/tags/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83/</link><description>Recent content in 预训练 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 11:18:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/tags/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型训练数据工程：从数据采集到质量评估</title><link>https://guijiagi.com/posts/b1-f85bfd84/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 11:18:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/b1-f85bfd84/</guid><description>系统讲解大模型训练数据全流程工程实践，涵盖数据采集、清洗、去重、质量评估等关键环节</description></item><item><title>大模型预训练数据配比：如何科学地“喂”模型</title><link>https://guijiagi.com/posts/b2-5c290f1f/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:40:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/b2-5c290f1f/</guid><description>深入探讨大模型预训练阶段的数据配比策略，涵盖语言比例、领域分布、课程学习与动态调整</description></item><item><title>大模型训练数据治理：从数据采集到质量评估的全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/b2-703e58c9/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:28:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/b2-703e58c9/</guid><description>系统梳理大模型训练数据治理体系，涵盖数据采集、清洗、去重、质量评估与数据配比优化</description></item><item><title>大模型训练数据治理：从清洗到质量评估全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/llm-training-data-governance-pipeline/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 09:20:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/llm-training-data-governance-pipeline/</guid><description>全面解析2026年大模型训练数据治理体系，涵盖数据采集、清洗、去重、质量评估和持续维护</description></item><item><title>大模型训练数据治理：从清洗到质量评估全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/llm-training-data-governance/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 09:20:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/llm-training-data-governance/</guid><description>系统介绍大模型训练数据治理的全链路流程，涵盖数据采集、清洗、去重、质量评估和持续优化</description></item><item><title>大模型训练流程：预训练/SFT/RLHF/DPO 全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/llm-training-pipeline-pretrain-sft-rlhf-dpo/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 11:10:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/llm-training-pipeline-pretrain-sft-rlhf-dpo/</guid><description>系统解析大模型训练的四个阶段：预训练、监督微调、RLHF、DPO的原理、流程与2026年最佳实践</description></item><item><title>大模型预训练数据清洗方法论</title><link>https://guijiagi.com/posts/pretraining-data-cleaning/</link><pubDate>Sat, 27 Jun 2026 15:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/pretraining-data-cleaning/</guid><description>大模型预训练数据清洗方法论</description></item></channel></rss>