题解 | #有容乃大#

Q1：大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢？答案：从训练角度来看：基于Transformer的模型参数量巨大，有助于模型学习到多样化的语言模式与结构；各种模型微调技术的出现，例如P-Tuning、Lora，让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力；在训练过程中加入一些设计好的loss，也可以更好地抑制模型生成单调内容；从推理角度来看：基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature，nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答案：Bert 的...

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真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

刚面完嵌入式音视频岗的两轮技术面，趁着印象还新鲜赶紧整理出来发上来。一面（约 60 min）一面节奏挺快的，面试官人还可以但是不放水，基本就是对着提纲一道一道往下问，C++、算法、系统三块轮着来，答完一题直接下一题，有几道会顺着追问细节。题目如下：JNI 中 LocalRef 和 GlobalRef 的生命周期管理差异？C++17 的 std::optional 解决了哪些痛点？std::function 和函数指针的性能差异及原因？红黑树插入节点时的旋转规则是什么？如何用最小堆实现 TopK 算法？时间复杂度是多少？海量数据去重（100 亿级别）的三种实现方案？内存泄漏的检测手段（如 Val...