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杨超越-
2019-09-05 20:45
北京邮电大学 大数据开发工程师
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2019-09-05
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 7 道/代码提交 7 次/学习课程 1 节
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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03-24 17:57
门头沟学院 Java
还内推到我微信了
yakuso:
你这头像哈哈哈
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02-21 17:19
电子科技大学 Java
这个简历可以去找暑期实习了吗
大佬们看看,有没有什么还要修改的地方,第一个项目做的是黑马点评,加了一个rabbitMQ,第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目
手撕震撼面试官一整年:
电子科大加上加粗加上985
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03-29 22:42
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
你被问懵过吗?
简历写"负责微服务架构设计",实际就加了俩接口。面试官问"服务怎么拆的",懵了。继续问"用Eureka还是Nacos,为啥",答不上。当场凉。这就是"面试反噬"——你写得越牛,问得越狠。记住:简历每个技术名词都是定时炸弹。写"Redis"就得准备回答缓存穿透击穿雪崩咋解决。写"高并发"就得说清QPS多少、瓶颈在哪、咋优化的。写之前问自己三个问题——1)真做过吗?2)知道为啥这么做吗?3)能展开说细节吗?答不上就别写。然后深挖每个技术点。比如写了"用Redis优化&q...
你的实习产出是真实的还是...
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