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豪201807191509887
2018-09-27 18:53
华南理工大学 测试工程师
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昨天华为笔试的有消息吗
昨天笔试,还没面过
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豪201807191509887
楼主
华南理工大学 测试工程师
有人知道吗
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发布于 2018-09-28 00:36
豪201807191509887
楼主
华南理工大学 测试工程师
a了1.6有希望吗
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发布于 2018-09-27 19:12
秋招结束
武汉大学 Java
。。。笔试多少可以过啊。。有点难啊。。昨天的笔试
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发布于 2018-09-27 19:03
羽兮
中山大学 销售
想问下哪个城市呢?
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发布于 2018-09-27 18:56
暂无评论,快来抢首评~
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发?根本不用二选一!
我觉得这是一个伪命题,因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求(主要是大老板喜欢),但是据我观察现实情况有个很现实的结论:现阶段大部分智能体开发,核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发,所以有点发言权。究其原因,一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构,能精准捕捉业务痛点,知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求;二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”,技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环,而非高不可攀的算法研发,后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口,agent...
等闲_:
业务开发就是prompt+数据,Ai就是中间件,中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的,再底层一点就是AI infra,MLops,模型微调,推理优化之类的了,所以对于普通后端就是纯业务,没啥技术含量,除非去技术架构组或者底层一点的组,要不AI就是个API,别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
面试题简述Transformer中用的是LayerNorm,而不是常见的BatchNorm,这是为什么?面试官想听的意识到不是BN不好,而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm,主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看:http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...
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