综合运用差分隐私、联邦学习和同态加密等隐私增强技术，在严格保护用户数据的前提下完成模型训练。
学习如何基于代码语料预训练或微调大模型，使其具备代码生成、补全与解释的能力。
在本地 GPU 环境下完整复现大模型微调过程，涵盖数据收集与清洗、训练配置、损失监控与模型导出。
深入混合精度训练的工程细节，掌握 FP16/BF16 自动选择、损失缩放策略和梯度累积中的精度控制。