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欣火lucky
2020-10-18 21:03
上海戏剧学院 前端工程师
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求问上交所笔试有收到的同学吗?
我看上交所的校招流程写的是十月中旬发笔试,但目前还没有收到
想问一下牛友们有收到上交所笔试吗?
还是已经发了笔试,只是我没有收到呢?
谢谢大家
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上交所待遇大概什么水平啊,OS上基本都没有
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发布于 2020-10-22 14:21
灰机牌收鸽机
中国科学技术大学 C++
刚发了
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发布于 2020-10-22 14:08
牛客Sofia
北京邮电大学 测试开发
lz投的什么岗位?我是测试岗,9.17做了性格测评和行测,没有技术题,今天刚收到面试电话,感觉面试通过了再给笔试
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发布于 2020-10-20 16:10
牛牛牛气冲天天
上海华为技术有限公司_软件开发工程师
宣讲会上说是24号笔试,笔试通知还没安排
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发布于 2020-10-19 18:55
Anhoo
中国科学技术大学 Java
一点消息都没有
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发布于 2020-10-19 18:53
来个转正offer就好
University of California San Diego Java
没收到!
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发布于 2020-10-19 12:19
暂无评论,快来抢首评~
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cv方向是该转大模型还是开发
bg211本硕,目前研一,研究方向是cv,有一篇二区top一作,想找日常实习,在纠结是转大模型方向还是转java
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05-28 20:13
中山大学 算法工程师
强度拉满:网易大模型算法岗
1️⃣一面时间:9.12 时长:1hcode:统计岛屿数量、最大岛屿面积,DFS方法解了然后介绍实习项目,面试官非常耐心地听,没有打断八股1.bert和gpt的区别?(从模型架构、训练方式、使用场景方面回答的)2.训练/微调一个LLM的流程?3.实习时用的 megatron 框架吗,对分布式训练框架了解多少?(回答了deepspeed和megatron区别,以及几种并行方式,以及deepspeed的三种zero)4.了解强化学习吗,跟SFT有什么区别?5.反问:业务,对岗位的期望💣评价:有点紧张,算法题有一个小失误没注意到2️⃣二面时间:9.14 时长:1h八股1.写一下 attention 公式(代码实现了下)2.训练时为什么要mask,推理时也需要吗?两处有什么区别?推理时的sequence length和训练时一样吗3.transformer和传统seq2seq模型有什么区别?4.计算attention时为什么要除以d_k,这个d_k的含义是?5.attention计算时还有哪些scale处理?6.attention中softmax函数作用、公式、为什么有减去最大值的处理?换个函数还能这样处理吗?7.解释数值上溢、下溢问题8.讲一下prompt书写的经验,如何判断prompt是否达标,如何改进prompt9.讲一下SFT,会对哪部分计算loss?为什么?10.讲一下deepspeed11.训练用一个7b模型要占用多少显存?不同zero阶段能够节省多少显存?12.训练模型时用了几张卡,有遇到什么异常中断问题吗?反问: 在乎候选人什么能力?对面试表现有哪些改进意见?💣评价: 基础不够扎实,网上有的知识都能回答上来,在同龄人里算比较优秀,欠缺一些多机多卡实践经验。
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06-04 21:06
东南大学 C++
AI infra/移动计算/java? 鼠鼠选不来
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各位牛友,现在已经6月份了,组里不放实习,想知道哪个路线比较合适bg 2本9硕实习背景:组里不放实习,老板说发A才能去,但是做的是系统方向,发A哪有那么容易(组里硕士没有发过A的,所以大部分都走国央企或者选调了,每届1个私企都是华子什么的)成果:一篇专利,2篇C、1A系统会议(排名3-4)方向:模型适应、端侧推理性能优化(能耗优化、延迟优化、DVFS)和其他学校的牛友讨论推荐大模型 infra 方向,但是了解了一下好像很吃实习移动计算方向算是有些基础,所以比较倾向手机厂,不知道像耀子这种(AI平台/性能优化工程师)算不算算法岗,要是A会门槛鼠鼠铁白给移动计算方向的工作真的太少了,大厂hc都很少,要很出众的能力和科研才能进,何况组里还不给实习,只能看看这些手机厂有没有过来人或者懂行的牛友帮忙分析一下是AI岗(infra或者移动计算)还是猛冲java呢?实习投的晚了,5月底才投,想着水水经验,想去的都不敢投,怕脏面评;投了的筛简历筛麻了,快手直接简历给筛挂了,其他放实习的同学不知道是投的早还是因为选的java岗,都大把面试,鼠鼠直接道心破碎离秋招没几个月了,选哪个比较合适呢?求牛友出谋划策
投递快手等公司10个岗位
无实习如何秋招上岸
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06-01 23:15
中山大学 算法工程师
竞争激烈:米哈游大模型算法岗面经
1.请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?2.你如何评估大模型的性能?有哪些常用的评估指标?3.请描述一下你如何对大模型进行优化,以提高其性能和效率。4.你是否有过使用或开发大模型的经验?请分享一个具体的案例。5.大模型中的注意力机制是如何工作的?它在大模型中起到了什么作用?6.大模型中的优化算法有哪些常见的选择?它们各有什么优缺点?7.如何处理大模型训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题?8.在大模型设计中,如何权衡模型的复杂度和性能?9.面对大模型训练和推理所需的庞大计算资源,你有什么解决建议?10.请简述你了解的大模型的主要结构特点。11.reward bench上的reward model分哪几类?12. reward model如何训练的,训练目标是什么?13.dp0训练的损失函数和训练目标,dpo如何改进怎么理解大模型安全,包含哪些方面的内容?14.指令跟随能力的评估集有什么,如何评估的?15.阿尔法狗强化学习策略是什么?提升推理能力和指令跟随能力哪个更难, 为什么, 提升指令跟随能力的优化方式和其他的比如推理有什么不一样的地方?16.dpo训完了一般输出长度会变化吗? 如何解决这个问题大模型训练过程学习率一般是怎么变化的, 退火阶段学习率如何变化的?17.在开发大模型时,当你面临推理阶段的资源需求时,你如何确保模型的可解释性和公平性?18.谈谈你对Transformer模型的理解,以及它在自然语言处理中的应用。19.请简述Transformer的基本结构和工作原理?20.为什么Transformer使用位置编码(Positional Encoding)?21.如何优化 Transformer 模型的性能?22.Transformer在自然语言处理中有哪些应用?23.transformer里边norm的位置在哪里,norm如何计算的多头自注意力机制的作用是什么?24.注意力机制为什么除以根号dk, 为什么不是dk请解释什么是注意力机制,并举例说明其应用场景。25.注意力机制是如何工作的?请简述其计算过程。26.多头注意力机制是什么?它相比单头注意力有什么优势?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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