度小满26届校招启动

度小满科技（北京）有限公司校招内推码: V1RZ9YA
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03-16 15:03
重庆大学 Java
美团-AI面-3.15
自我介绍：包括个人背景、大学/实习经历，以及 AI 大模型工具如何融入你的学习和实践。追问：AI 工具具体带来了哪些帮助或变化？快速排序算法的基本原理追问：如何选择基准值（Pivot），对性能有何影响？追问：在什么情况下快速排序不是最佳选择？Java 集合框架中 List、Set、Map 的底层实现原理及选择策略追问：ArrayList 扩容机制具体如何实现，何时触发扩容？追问：什么场景下选 ArrayList 比 LinkedList 更合适？数据库与缓存一致性保障的常用策略追问：延迟双删策略在高并发场景下有哪些潜在风险？追问：延迟双删适合什么场景？有没有其他更好的策略？设计一个基本的网络爬...
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03-14 11:42
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南京大学 C++
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03-11 23:01
字节跳动_质量架构
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01-26 18:16
门头沟学院 前端工程师
有时候真的泪目了😭😭
大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！
对空六翼：你真幸运，碰见这么好的人，不像我，秋招的时候被室友骗进cx了
实习好累，可以辞职全力准...
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03-16 09:48
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 一面
1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...
查看11道真题和解析
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