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他要冒蓝火儿
2020-08-27 17:59
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太原理工大学 大数据开发工程师
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04-14 08:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法开发 一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. Reward Model 在对齐训练里扮演什么角色Reward Model 本质上是在学一个“人类更偏好什么”的可微近似函数。SFT 学的是“像人那样答”,RM 学的是“人更喜欢哪种答法”。它并不直接生成答案,而是给候选答案打分,把人类偏好从离散排序信号压进一个标量目标里,后续无论是 PPO 还是其他策略优化方法,核心都要依赖这个分数去推动模型往偏好更强的方向移动。RM 最大的价值不是替代人工,而是把人工偏好从逐条监督扩展成可批量泛化的训练信号。真正难的地方在于它很容易学到表面模式,比如更长、更像模板、更会说套话的答案可能被错判成更优,所以 RM 训练的上限很...
AI-Agent面试实战...
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04-17 10:07
广西大学 算法工程师
Shopee AI应用开发 一面
1. 自我介绍,围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统,为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”,而是做大以后上下文会混杂,知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释,本质上就是不同任务类型,它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent,模型容易被无关上下文干扰,也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分:入口先做路由,再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时,如何判断当前应该调...
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04-15 21:48
已编辑
郑州轻工业大学 Web前端
没招了
有无大手子帮我看看简历,27届0实习,感觉起步太晚了,但又舍不得学了半学期的前端,boss一百个招呼就一个要简历的,想找个小厂实习过渡,有无建议
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-19 10:38
看到网传的丁老板这个图片,简直要笑死
rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了
实力求职者:
真的绷不住了,第一张霸总人设,第二张求生欲拉满
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04-15 10:57
门头沟学院 嵌入式软件工程师
芯海嵌入式 一面 面经 还是挺难的
最近整理了一份芯海嵌入式一面面经,整体风格比较典型,面试时间比较长,而且问得比较细,重点还是围绕 FreeRTOS、任务调度、MCU基础、通信接口、项目理解 这些内容展开。面试题目很看重你对 原理的理解、项目里的实际使用、以及能不能把底层逻辑讲清楚。MCU 上电之后,程序从复位到进入 main 之前,通常会经历哪些步骤?启动文件 startup.s 一般做了什么?中断向量表的作用是什么?Bootloader 和 Application 的边界一般怎么划分?跳转执行时要注意哪些问题?map 文件主要看什么?如何通过 map 文件判断 RAM 和 Flash 的占用情况?.text、.data、....
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