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蔡笱
南京信息职业技术学院 算法工程师
发布于上海
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组内直推,base上海,社招校招均可
@蔡笱:
吉利研究院校招
岗位职责:1. 参与大模型在端侧设备的极致性能优化与部署落地。2. 深入研究生成式多模态大模型的量化、算子优化、内核融合、图优化等关键技术,显著降低模型尺寸与推理延迟。3. 深度挖掘并利用端侧AI硬件的算力潜力,包括但不限于:Hexagon DSP/NPU、MTK平台、CUDA平台4. 构建和维护端侧模型自动化优化与部署 pipeline,包括模型转换、量化、编译、测试和性能分析。职位要求1、熟悉C/C++或Python编程语言。2、熟悉并掌握主流模型压缩技术,如量化(GPTQ/AWQ/SmoothQuant/SpinQuant)、剪枝、蒸馏及NAS。3、熟悉LLM推理框架(如vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp)及优化加速技术(如Speculative-Decoding、Flashattention)。4、具备LLM推理优化和加速技术的实践经验。5、拥有深入研究精神、创新能力及持续学习意愿。满足以上2~5项任一要求即可加分项:1、熟悉GPU/NPU硬件架构。2、有异构计算加速或芯片级性能调优经验。3、集成、定制和优化主流推理/优化引擎(如TensorRT、ONNX Runtime、TVM、MLIR)及LLM专用框架(如vLLM、llama.cpp、TensorRT-LLM),使其更好地适配目标硬件。4、研究和落地前沿推理加速技术,如推测解码(Speculative Decoding)、PagedAttention、FlashAttention等,以提升吞吐量和降低功耗。具有以上任一项经验优先录用
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03-09 15:59
百度_工程师
【鹰角网络】内推捞人🙋♀️
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03-05 22:12
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“为什么现在的大模型几乎都是Decoder-only架构”怎么回答
这个问题,绝对是这两年新出现的,不知道大家什么时候开始做NLP的,我是22年的时候开始接触,那时候的NLP下面还有很多很多细分领域,就包括NER、RE这类知识抽取类工作,BERT几乎是我们绕不开的一个模型,如果说绕开了,用的也是类似RoBERTa这类改进模型。所以看到题目里的这个问题,很多人的第一反应是:还不是因为22年GPT一炮走红了,所以大家都跟着做。这个回答不能说错,但面试官通常不会继续追问,因为这说明你没有真正思考过这个问题。要把这个问题回答好,需要从历史演进和技术逻辑两个层面逐步拆解。(回答建议在文末)一、历史背景:2018年的分叉点先回到2018年。这一年NLP领域出现了两件标志性...
AI面试题目精讲
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02-27 01:08
重庆邮电大学 前端工程师
前端实习面试考手撕和实操的多吗
寒假真是过得好快啊一直三天打鱼两天晒网的现在报应来了八股只看了两天,更别提js手撕和页面实操了,救命感觉一考我就废了但是又不能再拖了,再拖下去开学又泄气了顺便求大家帮我看看简历写这样可以吗
Yeyu3:
大厂基本必考吧,hot100要能秒,手撕什么手写防抖节流,promise,柯里化这些一半一半
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03-08 23:59
美团_测试开发
小厂难道就是一无是处?
今天给大家说一下关于小厂到底能不能去,这个是分情况的,不同的背景,学校,时间点,公司业务都会影响我们做出最佳的选择。实习选择有些同学可能会遇到这种情况,两个offer,小厂但是业务比较好,大厂但是业务比较差担心后面很难找到类似的。不知道该如何去选择,下面可以给大家一些参考的标准。学历较好(92):首先对于学历比较好的同学秋招或者春招是不那么缺少面试的(简历不要做的太差 ),这部分人群的主要痛点是如果通过面试以及怎么让面试表现的更好以至于拿到 sp或者ssp的offer,所以在选择实习的时候中厂的好业务或者接触核心一点的业务其实是不比在大厂打杂要弱的,在面试的过程中你能说的东西可能更多。特别是如...
打破求职信息差
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