小红书大模型实习一面

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1. 项目拷打
2. Embedding优化
- 如何通过预训练/微调提升效果?对比过哪些模型
- 参数量与效果的关系?是否尝试过蒸馏或量化?
3. RAG车端项目
- Pipeline中如何解决低延迟问题?Intent分类的标签体系设计逻辑
- Rewriter是否引入强化学习?如何评估改写后的query质量?
4. LLM对Embedding的影响
- LLM的文本理解能力是否降低了对传统Embedding模型的依赖?举例说明。
- 大模型在传统任务(如文本分类)未涌现的原因?(数据分布/任务形式差异)
5. LeetCode:卡塔兰数推导(递归公式 + 动态规划实现)
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03-30 00:09
吉林大学 C++
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