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牛客699952076号
04-09 17:23
门头沟学院 算法工程师
发布于北京
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腾讯搜狗输入法大模型岗位情况有大佬知道情况吗
腾讯搜狗输入法大模型岗暑期实习,两轮技术面一轮hr面,具体业务好像是用小模型基于拼音去做续写提示这样的,感觉好像有点怪怪的,并且没有中台支持这话,要手搭框架,想问下组内的情况以及工作强度
#暑期实习 #
#腾讯#
#pcg#
#搜狗输入法#
#腾讯工作体验#
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今天的你是欧是非-
浙江大学 算法工程师
可以问一下面经吗
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发布于 05-24 23:07
北京
痴心的少年在理财
山东交通职业学院 算法工程师
能润就润
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发布于 05-07 17:43
湖北
blackwater303
门头沟学院 战略分析
蹲一个 老哥捞到人了吗
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发布于 04-13 19:59
河北
暂无评论,快来抢首评~
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长安大学 产品经理
字节跳动大模型|面试实录|待入职
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07-09 18:39
门头沟学院 算法工程师
实习还是秋招,大模型
本人研二末 211 硕,现在 7 月份了,目前在一家小公司做 agent 方向,但是没有技术 leader,学不到东西。实习期间有找到两个实习,智驾大陆大模型岗和广电运通多模态检索岗,去哪个比较好,也担心再去其他公司也学不到东西,或者直接回学校准备秋招.怎么考虑呀
实习好累,可以辞职全力准...
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07-01 00:30
西北工业大学 Java
腾讯wxg大模型应用开发岗(又是秒挂呜呜)
1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:
佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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07-15 12:08
中山大学 算法工程师
10道RAG大模型必备面试题
今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题,供各位同学参考。1️⃣Q1:如何评估RAG生成结果的质量?A1:① 事实准确性(Factual Accuracy):对比标准答案;② 引用精确度(Citation Precision):生成内容与引用文档的相关性;③ ROUGE/L等自动指标(需谨慎,可能与事实性脱钩)。2️⃣Q2:如何优化检索的召回率(Recall)?A2:① 使用Query扩展(同义词替换/LLM改写);② 多向量表示(HyDE生成假设文档再检索);③ 调整分块策略(重叠分块/多粒度分块)。3️⃣Q3:RAG如何处理多文档冲突信息?A3:① 让LLM总结共识点并标注分歧(提示词控制);② 按文档来源权威性加权(如医学指南>普通文章); ③ 返回多视角答案(需明确说明冲突存在)。4️⃣Q4:如何解决“检索偏好”问题(Retrieval Bias)?A4:当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案:① 训练检索评估模块过滤低质结果;② 引入回退机制(如返回“无答案”);③ 迭代检索(Re-Rank或多轮检索)。5️⃣Q5:如何优化长文档检索效果?A5:① Small-to-Big检索:先检索小分块,再关联其所属大文档;② 层次检索:先定位章节,再章节内分块检索;③ 图结构:用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6:解释HyDE(Hypothetical Document Embeddings)原理?A6:让LLM根据Query生成假设性答案,将其作为“伪文档”嵌入向量,再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7:什么是迭代检索(Iterative Retrieval)?A7:多轮检索:首轮检索结果输入LLM生成初步答案,再以该答案为新Query二次检索,循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8:Self-RAG的核心创新点是什么?A8:引入可学习检索信号:模型自主决定何时检索(Retrieve on Demand),并生成特殊Token(如[Retrieval]、[No Retrieval])控制流程。9️⃣Q9:RAG如何适配实时更新知识库A9:① 检索器使用近实时索引(如Elasticsearch增量更新);② 生成器无需重训,但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10:用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”,但知识库只更新到2024年,RAG如何应对?A10:设计策略:① 检索器返回最新文档(2024年);② 生成器明确回答“截至2024年数据,最新获得者为XX,2025年结果尚未公布”;③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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07-18 17:32
门头沟学院 Java
快手大模型提前批
双9硕,投递之后秒挂,大模型门槛真是高啊
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一键发评
组内情况能说下吗
已老实
耐面王
工作强度大不大
手搭框架是常态吗
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