百度-文心一言大模型算法实习面经一二面

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

感觉面的还可以，发下问题给大家参考，有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、召回在整个推荐链路中的作用和必要性？2、多路召回融合的动态权重设计，手动还是自适应调整？3、规则召回是怎么做的，用到哪些规则？4、cf的召回过程？5、swing与cf的区别，这两者存在什么弊端6、怎么实现u-u-i的召回？7、多目标排序算法有了解吗？讲一下MMoE8、序列建模有了解吗？Code:最长递增子序列

如题，阿里的暑期实习3月就开始招聘了，请教下牛友们，阿里各个BU都是强卡211吗？还是只有云是这样

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