概览
这场竞赛适合谁
有深厚 NLP/LLM 基础、想挑战多模态 RAG 系统的研究者。
查看官方简介原文
你会接触到多模态 RAG 系统的最前沿，这是当前 LLM 应用最热门的方向之一。
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
Python
- 02
LLM/RAG 系统经验
- 03
多模态处理经验
- 04
分布式训练
投入前确认：需要处理多模态输入、控制幻觉率、并在大规模评测下保持稳定性，工程和研究门槛都很高。
来源
一场研究型难度的大语言模型竞赛，预计投入 40–100 小时，适合用真实赛题完成一次端到端练习。
概览
有深厚 NLP/LLM 基础、想挑战多模态 RAG 系统的研究者。
你会接触到多模态 RAG 系统的最前沿，这是当前 LLM 应用最热门的方向之一。
参赛准备
Python
LLM/RAG 系统经验
多模态处理经验
分布式训练
投入前确认：需要处理多模态输入、控制幻觉率、并在大规模评测下保持稳定性，工程和研究门槛都很高。
来源
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准。