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2020-11-02 11:46
東京大学 区块链
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加油少年
2020-11-02
在牛客打卡1天,今天也很努力鸭!
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04-14 08:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法开发 一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. Reward Model 在对齐训练里扮演什么角色Reward Model 本质上是在学一个“人类更偏好什么”的可微近似函数。SFT 学的是“像人那样答”,RM 学的是“人更喜欢哪种答法”。它并不直接生成答案,而是给候选答案打分,把人类偏好从离散排序信号压进一个标量目标里,后续无论是 PPO 还是其他策略优化方法,核心都要依赖这个分数去推动模型往偏好更强的方向移动。RM 最大的价值不是替代人工,而是把人工偏好从逐条监督扩展成可批量泛化的训练信号。真正难的地方在于它很容易学到表面模式,比如更长、更像模板、更会说套话的答案可能被错判成更优,所以 RM 训练的上限很...
AI-Agent面试实战...
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04-15 20:28
已编辑
中国传媒大学 数据分析师
AI时代,还有必要刷LeetCode吗?
结论:要刷,但不是死记硬背地刷;是为了练内功、过面试、驾驭AI,不是为了背题。一、先说现实:大厂面试,还是要考 校招/应届生:必须刷。字节、腾讯、阿里、微软、亚马逊,算法题依然是筛选门槛,不刷基本拿不到offer。 社招13年:高频考。中等难度为主,考思路、复杂度、边界处理,不是纯背诵。 社招5年+:看团队。偏架构/业务的少考纯算法,但基础题、复杂度分析依然常见。 AI/算法岗:必刷。LeetCode是基础门槛,和AI算法本身无关,但大厂筛选就认这个。 二、AI能写代码,为什么还要刷?1. AI写的是代码,你要懂的是“对错与好坏”AI能秒出解,但你得看得懂: 时间/空间复杂度对不对 有没有边...
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04-18 00:17
东北师范大学 golang
区域赛铜牌211研一,选c++开发还是ai算法方向工作比较好
研一开始时间比较多,准备多去几次实习。学习能力和强度应该不错的,期望工资17k-23k
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