度小满AI应用开发校招一面
1.项目介绍
2.对agent这个概念的理解
3.荣耀实习介绍
4.时间提升是怎么做到的
5.介绍一下rag的架构
6.fastapi的异步实现机制
7.缓存文件清除功能怎么做的
8.欺诈项目是如何保证数据的高质量
9.F1值的提升是怎么做的
10.量化部署后的精度损失
11.后端开发的中间件有使用哪些
12.介绍一下transformer的原理
13.LORA微调相比于全参微调的优势
14.跨团队协作上的挑战是怎么处理的
反问:
度小满的AI应用(面向金融)
度小满主要用百度的大模型吗?(主流的都用)
度小满的位置(北京百度科技园)
2.对agent这个概念的理解
3.荣耀实习介绍
4.时间提升是怎么做到的
5.介绍一下rag的架构
6.fastapi的异步实现机制
7.缓存文件清除功能怎么做的
8.欺诈项目是如何保证数据的高质量
9.F1值的提升是怎么做的
10.量化部署后的精度损失
11.后端开发的中间件有使用哪些
12.介绍一下transformer的原理
13.LORA微调相比于全参微调的优势
14.跨团队协作上的挑战是怎么处理的
反问:
度小满的AI应用(面向金融)
度小满主要用百度的大模型吗?(主流的都用)
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