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之江实验室_交叉创新研究院_算法工程师
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NLP算法工程师秋招面试情况汇总(一)
#24届秋招同行攻略分享# #晒一晒我的offer#bg:本二硕九研究方向:大模型 SFT,检索增强,窗口扩展,指令压缩, Prompt 优化目前秋招已经结束,想汇总一下当时的面试记录,个人实习经历、项目以及论文内容就简单带过,重点会写一下面试遇到的一些八股等通用的内容科大讯飞——飞星计划提前批部门:讯飞研究院一面:1 小时1.自我介绍2.讲一下第一段实习遇到的困难3.ChatGPT对语音助手的冲击有哪些,会从哪些方面影响到现在的语音助手4.深挖个人项目,其中涉及到Bert,Chinese-Bert-WWM,Chinese-Roberta-wwm-ext的发展演变,其中Whole Word Masking (wwm)是怎么做的,了解预训练阶段的策略吗,介绍一下5.代码题:给你一个数 N,输出这0-N 中的所有质数 OC6.闲聊二面:半小时说是讯飞研究院的副院长,所有的内容基本都是在闲聊结果:意向OP***部门:OPPO 北京研究院一面:1.自我介绍2.共享屏幕写题:有一个字符串,在其内部充满着空格元素,请你去除这些空格元素,要求空间复杂度O(1) 没写出来面试官期望的答案3.实习相关内容询问4.反问结果:意向快手广告算法:一面:1.自我介绍,把自己的实习经历从头到尾介绍一遍2.代码题:rand5 to rand7 rand7 to rand5 OC3.反问结果:一面挂,明显 KPI搜索算法一面:1.自我介绍,依旧是把实习经历从头到位介绍一遍2.代码题 数组中的逆序对 OC3.逆序对是评价搜索效果的一个指标,说出他的几条不合理之处(蒙对一个)4.反问结果:一面挂,感觉还是 KPI字节:电商算法一面:1.自我介绍2.我们来聊一下非自回归序列生成吧,非自回归的定义,扩展NAT有哪些,讲一下 CTC 方法,从你个人理解的角度去讲3. 从文本输入开始,给我讲一下 Transformer 的流程,不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题?QKV 矩阵怎么产生的,为何使用多头注意力机制?参数量会变大吗4.代码题 给了个句法分析树,编辑距离 Plus 版本,增加了旋转替换操作,不会,寄5.反问结果:一面挂
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05-10 22:23
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
Agent相关的项目怎么做才值得写进简历?说几个真实可落地的方向。
最容易上手的是任务自动化Agent。找一个你日常真实存在的重复性工作,让Agent帮你跑。比如每天早上自动抓取行业新闻、过滤关键词、总结成三句话发到邮件。听起来简单,但做的过程中你会遇到:工具调用失败怎么重试、输出格式不稳定怎么约束、任务链断掉怎么恢复。这些坑踩完,面试能聊一个小时。第二个是多Agent协作系统。一个Agent负责搜索、一个负责总结、一个负责校验结果,三个Agent互相协作完成一个复杂任务。这个方向现在很热,面试官见得少,你做出来了自然有话题。用LangGraph或者AutoGen都可以搭,难点在于怎么设计Agent之间的通信和任务分配逻辑。第三个是带记忆的个人助手。不是那种每...
哪些AI项目值得做?
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05-12 20:56
已编辑
山东大学 Java
美团oc稳嘛?
4月29日晚上美团一面,过了五一,5月6日早上约2面。5月8日晚上二面,第二天中午oc(5月9日 星期六),问了我啥时候可以入职,然后我说这个星期三,也就是5月13,然后给我讲了一下补贴之类的,然后我说想加个联系方式,但是hr好像忘记加我了。但是现在还没给我发offer(虽然昨天是周日)好焦虑啊。官网投递记录还是在面试阶段。还有一个想问的就是,我面试的岗位是全栈方向,全栈和后端哪一个更好啊。发一个帖子积攒一下运气,给我一个实习吧,呜呜。---------------------------------------------收到offer了,今晚(5月12日)。大家也加油!!!
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05-13 16:45
门头沟学院 推荐算法
我问豆包:字节强度大不大
很好,很诚实,表扬了。我会考虑为你付费的😂
Data_Seven:
它有没有稳稳的接住你
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05-07 10:38
门头沟学院 Java
今年暑期是真的难
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个人认为今年暑期比去年难,看面经基本都是腾讯和字节。有些大厂虽然开了暑期实习,但基本都是泡池子,只有少部分人能得到面试机会。还有两三个月就要秋招了,有点慌难道今年更适合去考研吗?
爱睡觉的冰箱哥:
今年行情拉完了
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05-13 14:40
广西大学 算法工程师
快手 AI应用开发 一面
1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目,你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少,怎么衡量答案:tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具,而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标:工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆,或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例,工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右,关键参数完整率从 88% 提升到...
AI-Agent面试实战...
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