MiniMax内推

摘自优秀牛油:

[实习面经] minimax 大模型算法

问项目

模型参数量每个部分有多少

你了解那些评估手段

如何评估多模态模型的输出质量

数据集如何提高质量,如何利用 gpt 辅助提升数据集质量

有哪些方法可以提升预训练模型的质量

有哪些 decode 采样方法

笔试:beam search,最大乘积和

大模型独角兽MiniMax25届春招补录&26届暑期实习开启

公司介绍:

- 国内首家拥有文本,语音,图像三种模态融合,并打通产品全链路的大模型独角兽公司

- 全球顶级投资机构背书,现金流MAX

招聘岗位:研发、运营、职能/支持、销售、产品、市场

你能收获:

- 与最优秀的伙伴同行成长:人才密度超高的团队,优秀学长学姐一对一指导,创始人面对面交流

- 具有市场竞争力的薪酬&福利:17+天超长全薪假期、六险二金、房补餐补、年度体检

- 巨大的个人发挥空间:用实力说话,下一个AI领路人就是你!

【内推链接】https://vrfi1sk8a0.jobs.feishu.cn/s/BXhpdr_QZU4

【内推码】U5M3ZFA(内推简历优先筛选,加速流程推进)大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我来确认有没有内推成功喽

#内推##校招#
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07-18 00:30
已编辑
华中科技大学 算法工程师
6.26投递 7.16一面无笔试,直接约一面。(还有独立的提前批和正式批)强度比较大,总时长1h,5min自我介绍+50min提问(项目+少量八股)+反问。无手撕。1.自我介绍(专门提前问了我PPT要讲多久)2.项目提问(这次每个项目都问了,很全)项目一:问题1:做的课题是什么,主要贡献是啥追问:你的意思是,FoV和深度恢复的权衡,谁重要?追问:你们的结论是啥呢追问:这个算法在哪个开源方改的,有没有版权问题的追问:算法具体的改进点,具体代码追问(打断):会做关联吗问题2:快速运动图像模糊有特殊处理吗问题3:大致讲一下代码里面SLAM的整个流程项目二:问题1:你们加了啥追问:上面也是用脚点的方式去提吗?追问:能不能看一下效果,针对视频效果提问追问:网络细节,输出什么追问:看一下指标项目三:(横向)问题1:做的什么地图,mesh吗问题2:讲讲这块你遇到的比较大的问题,克服的一些困难追问:有精度指标上的要求吗追问:调研的时候,还有其他方法吗项目四:问题1:挑战杯项目是啥追问:这个项目主要是为了什么,用什么传感器,组大概有多少人八股:问题1:C++里面有多少个锁问题2:sort的排序序大致是怎么实现的反问:技术现状,传统方法焦虑学习方法还不够成熟,实际应用中仍需结合传统规则,有些厂商也在回归传统。真正能完全靠 learning 落地的还没有,最多就是demo,没人确定学习方法能不能真正解决问题。SLAM 岗位变少了但相关方向如建图仍有需求。公司更看重的是个人成长性和通用能力,而不是具体做的是传统方法还是深度学习
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