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模型为什么会学到噪声，验证曲线如何暴露它，正则化如何控制它。

为什么当 full fine-tuning 太贵或不稳定时，LoRA 和 adapters 会有价值。

PCA 连接了方差、投影和表示空间，是理解 embedding 与降维的重要入口。

为什么预处理应该放进验证 pipeline，而不是在划分前对全数据提前处理。

Power analysis 连接样本量、效应大小，以及检测到真实提升的概率。

概率分布不是抽象曲线，而是关于数据、标签、误差和模型行为的假设。