好未来8月14号算法面经

下午连着三面的
1、面试官是个姐姐,语气很温柔,问题回答后一直都是“嗯嗯不错”“嗯嗯可以”超级好
问的基本是论文实习和项目,然后是集成学习的两大类原理,支持向量机的kkt条件,然后是做题
1)二叉树的先序遍历
2)最小覆盖子串,只说了要用滑动窗口,没写出来。
2、也是个姐姐,不过表情比较冷😂
也是实习和项目,一些nlp的问题,防止过拟合的方法,然后做题
区间合并
3、hr面
对躺平这个词怎么看
选择一个工作时会从哪些角度考虑
喜欢怎样的工作氛围
为什么选择实习,以及为什么从华为辞职
手里有哪些offer
期望工作地点#算法工程师##好未来##面经#
全部评论
好未来还能去吗😂
2 回复
分享
发布于 2021-08-22 19:54
看我发现了谁。大佬厉害
点赞 回复
分享
发布于 2021-08-30 17:15
小红书
校招火热招聘中
官网直投

相关推荐

1.自我介绍2.抓着项目的一些问面试官喜欢问从顶层的实验设计的一些东西我的实验为什么要选用 cos 距离或者 mse?能不能用 KL散度?是不能用还是不好用?KL 散度和交叉熵的区别和联系是什么?(都是我没考虑过的问题 有点汗流浃背)既然你用到了那么多微调方式, 那你有什么实验过程中探究了 lora 的比如 秩之类的参数的影响吗?prompt tuning  ptuning v2 有啥区别?(说完他觉得我说的太八股太宏观了,又讲了一堆原理)为什么 p v 2 比 prefix tuning 要减去那个 lstm 和 linear? 我说论文里说适配 NLG 任务,好像记错了。有没有接触过强化学习?为什么你们只考虑微调,是因为啥原因?你是用几张卡跑实验?多大参数的模型?跑的时候内存占用量多大?有没有试过全量微调? 那你想一下,假如我用 deepspeed 的几种版本, 全量微调7B 模型,内存占用多大?最后大概的意思就是说他比较看重实验最初的一些设计能力, 不能蹬 OOM 再来解决。让我之后要多理解一下 deepspeed。说社招看的多这些理解能力。反正基本上就是项目围绕讲。 后面说我项目做的,工程应该能力不错。 代码题也是那种很简单的处理数据。
点赞 评论 收藏
转发
1 6 评论
分享
牛客网
牛客企业服务