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UID 39796 RP 124.1 全站排名 #7113

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RP 124.1

题目	标签	难度
P4486 反向传播（两层全连接网络）		中等
P4489 Self-Attention 机制		中等
P4490 Softmax 与交叉熵损失		中等
P4496 多头注意力		中等
P4497 分组查询注意力		中等
P4498 交叉注意力		中等
P4501 Softmax计算		中等
P4502 focal loss计算		中等
P4503 数值稳定的Sigmoid		中等
P4791 两层的带因果注意力的decoder		较难
P5135 CLIP对比学习损失	机器学习算法	中等
P5136 MTP Loss	其他数学	中等
P5137 NTK-aware RoPE	其他数学	中等
P5138 KL散度	其他数学	中等
P5139 Paged Attention	模拟	中等
P5140 DPO（Direct Preference Optimization）Loss	其他数学	中等
P5145 RMSNorm	其他数学	简单
P5146 SwiGLU FFN	模拟	中等
P5147 GRPO（Group Relative Policy Optimization）Loss	其他数学	中等
P5148 DNN 前向传播与交叉熵损失	模拟	中等
P5150 LayerNorm 前向传播	其他数学	简单
P5152 AdamW 单步更新	模拟	简单

P5150 LayerNorm 前向传播 Python 3 1800 ms · 38.5 MiB 2026-11-11 15:14:33

P5149 Conv2D 前向传播 Python 3 2069 ms · 36.9 MiB 2026-11-11 15:02:09

P5149 Conv2D 前向传播 Python 3 22372 ms · 227.7 MiB 2026-11-10 23:51:03

P5148 DNN 前向传播与交叉熵损失 Python 3 22902 ms · 226.2 MiB 2026-11-10 18:03:30

P4503 数值稳定的Sigmoid Python 3 1656 ms · 35.5 MiB 2026-11-9 23:58:22

P4502 focal loss计算 Python 3 1801 ms · 35.4 MiB 2026-11-9 21:27:38

P4490 Softmax 与交叉熵损失 Python 3 1437 ms · 36.6 MiB 2026-11-9 21:16:07

P4501 Softmax计算 Python 3 1772 ms · 36.5 MiB 2026-11-9 20:29:31

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