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深入理解 Reranker 在 RAG 系统中的作用，掌握 Cross-Encoder 与 Bi-Encoder 的区别，以及精排如何显著提升检索质量。
理解多个 AI Agent 之间如何通过消息格式、通信协议（MCP、A2A）和通信模式（发布-订阅、请求-响应）进行高效协作。
Hermes Agent 是开源的多 Agent 编排 CLI，支持把任何 OpenAI 兼容端点作为 Worker 后端。本文详解 Hermes Agent 接入 OpenStarry 的完整流程，使用 GLM-5.1、DeepSeek V4、Kimi K2.6 作为 worker 模型。
解析 DeepSeek 的 GRPO 算法如何通过群体采样和相对奖励，实现更高效稳定的对齐训练，以及它在 DeepSeek 系列模型中的应用。
从博弈论视角理解 GAN 的核心思想，掌握生成器与判别器的对抗训练过程，以及 GAN 在图像生成、风格迁移等领域的应用。
深入理解 Dropout 的工作原理：为什么随机丢弃神经元反而能提升模型泛化能力，以及在实际项目中如何正确使用 Dropout。
解析 DPO 如何用一个简单的分类损失替代复杂的 RLHF 流程，理解其背后的 Bradley-Terry 模型和数学直觉。
深入理解 Diffusion Models 的前向扩散和反向去噪过程，掌握 DDPM 的核心原理，以及 Stable Diffusion、DALL-E 背后的技术基础。
详解 Cross Attention 在编码器-解码器架构中的关键作用，理解它与 Self Attention 的区别，以及在翻译、图像生成等任务中的应用。
理解对比学习的核心思想：通过拉近相似样本、推远不相似样本，让模型从海量无标注数据中学习高质量的特征表征。
探讨大语言模型在持续学习中面临的灾难性遗忘问题，以及 EWC、渐进网络、经验回放等主流解决方案的原理和实际应用。
Codex CLI 是 OpenAI 2025 年发布的终端 AI 编程 Agent，原生基于 OpenAI API。通过 OpenStarry，Codex CLI 可在保持原生体验的同时使用 GLM-5.1、DeepSeek V4、Kimi K2.6 等国产旗舰模型。