许愿贴

1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...

26届学院本，想投Java后端开发，投了1000多份，只面试了3次，第一次都说好了的后面又说不要我了，还有一个群面的公司，4 5个人一起面试然后就没后续了，当然，我的技术栈会的不多，项目好像也烂大街了，学历也不好，现在计划想着要不要考研啥的，很迷茫，求大佬们指点，感谢🙏

腾讯面试这个状态是啥意思

📍面试公司：金山云-武汉base🕐面试时间：26.4.9-半个小时左右💻面试岗位：AI应用平台开发❓面试问题：1、自我介绍2、慢SQL优化分析，解决了哪些问题，优化思路是怎么样的？3、针对Kafka消息丢失采取了哪些措施？如何保障消息不重复消费？(只回答了消费端幂等，没了解过生产端的幂等，但是好像是存在的)4、Cache aside模式的优劣是什么？5、项目中的RAG定位和工作流程是什么样的？6、RAG如何实现语义分块的？RAG评估用了哪些方法和指标，结果如何？7、聊AI Coding，使用过AI Coding写代码吗？有使用AI Coding进行项目迭代吗？8、AICoding在需求清...