一、技术基础

1.计算机科学与人工智能

·深度学习理论：Transformer架构、注意力机制、预训练-微调范式。

·自然语言处理（NLP）：词嵌入、序列建模（RNN/LSTM）、生成式任务（如GPT系列）、多模态融合（CLIP）。

·分布式计算：并行训练策略（数据并行、模型并行）、GPU/TPU集群管理。

·优化算法：梯度下降变体（AdamW、LAMB）、混合精度训练、正则化技术（Dropout、权重衰减）。

2.数学与统计学

·线性代数：张量运算、矩阵分解（如SVD用于模型压缩）。

·概率论：贝叶斯推断、隐变量模型（如VAE）、生成对抗网络（GAN）。

·信息论：熵、互信息（用于特征选择或模型解释）。

3.系统与工程

·高性能计算：CUDA编程、显存优化（如ZeRO-Offload）。

·模型压缩：量化（INT8/FP16）、剪枝、知识蒸馏（Teacher-Student架构）。

·推理加速：TensorRT、ONNXRuntime、服务化框架（如TritonInferenceServer）。

二、数据与领域知识

1.数据科学

·数据采集与清洗：爬虫技术、去重、噪声过滤（如医疗文本中的拼写纠错）。

·标注体系设计：领域专家参与的标注规范（如法律合同中的实体标注标准）。

·数据增强：回译（BackTranslation）、对抗样本生成。

2.领域专业知识

·垂直行业知识：

医疗：疾病编码（ICD-10）、药物相互作用、临床指南。

金融：财报分析框架（GAAP/IFRS）、风险模型（VaR）。

·知识图谱：实体关系抽取（如医学症状-疾病关联）、规则引擎集成（如金融合规检查）。

3.多模态处理

·跨模态对齐：图像-文本匹配（如医疗影像与报告生成）、语音-语义同步。

·传感器数据融合：工业场景中的时序信号（如设备振动数据）与文本日志结合。

三、算法与模型开发

1.模型架构设计

·基座模型选择：通用模型（GPT-4、PaLM）vs.领域预训练模型（BioBERT、LegalBERT）。

·参数高效微调：LoRA、Adapter、PromptTuning（减少训练成本）。

·检索增强生成（RAG）：结合外部知识库的动态信息调用（如法律条款实时更新）。

2.训练与优化

·课程学习（CurriculumLearning）：从简单到复杂任务的渐进训练。

·对抗训练：提升模型对噪声和对抗样本的鲁棒性（如金融欺诈检测）。

·持续学习（ContinualLearning）：适应数据分布变化（如政策法规更新）。

3.评估与验证

·量化指标：

通用指标：BLEU、ROUGE（生成任务）、F1-score（分类）。

领域指标：医疗诊断的AUC-ROC、法律条款召回率。

·人工评估：领域专家对输出的合规性、安全性审核（如药物推荐是否遵循禁忌症）。

四、工程化与部署

1.系统工程

·Pipeline设计：

预处理：术语标准化（如统一“心肌梗死”与“心梗”表述）。

后处理：结果校验（如金融数值计算的逻辑一致性检查）。

·监控与运维：模型性能衰减检测、A/B测试框架。

2.硬件适配

·云端部署：AWS/GCP/Azure上的弹性伸缩集群。

·边缘计算：模型轻量化后在终端设备（如工业质检摄像头）运行。

·能耗优化：绿色AI技术（如低功耗推理芯片设计）。

五、伦理、法律与社会影响

1.数据隐私与安全

·合规要求：GDPR、HIPAA、CCPA下的数据匿名化与加密传输。

·联邦学习：在不共享原始数据的前提下联合建模（如跨医院医疗模型训练）。

2.公平性与偏见控制

·偏见检测：通过SHAP值、LIME等方法识别模型决策中的性别/种族偏差。

·纠偏策略：重加权采样（Reweighting）、对抗去偏（AdversarialDebiasing）。

3.可解释性与问责

·决策溯源：生成解释性报告（如金融拒贷原因的可视化路径）。

·伦理审查委员会：跨学科团队监督模型应用（如自动驾驶的伦理决策逻辑）。

六、跨学科融合

1.认知科学与心理学

·人机交互设计：模型输出符合人类认知习惯（如医疗报告的可读性优化）。

·用户心理建模：个性化生成内容（如教育场景中的自适应学习建议）。

2.经济学与商业分析

·成本效益分析：千亿参数模型的训练ROI（投资回报率）计算。

·商业模式创新：API服务收费（如OpenAI）、行业解决方案订阅制。