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度小满内推联络官
2024-09-11 10:40
度小满_测试开发工程师
发布于北京
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度小满内推码度小满内推
内推码 NTANSzA
度小满提供开放式办公环境,并且是弹性工作制,有利于员工保持高效的工作状态。办公区设施齐全,如咖啡厅、甜品店、瑜伽室、健身房等,为员工提供了良好的休息和放松空间。
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04-22 16:32
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 一面
1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO,你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐,让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答,而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”,DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用,而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样,再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本,是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致,直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上,最后 DPO 学到的是别人的分布,不一定能提升当前模型...
AI-Agent面试实战...
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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03-26 18:30
已编辑
门头沟学院 测试工程师
软件测试简历可以帮忙看看吗
双非要怎么才能找到工作😰好焦虑😭😭😭😭
我的求职思考
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04-19 18:38
已编辑
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
代码被认可时,所有辛苦都值得
作为后端开发实习生,一直埋头改接口、调 bug、排查问题。直到自己写的功能顺利上线,mentor 肯定我的代码逻辑,项目成果被纳入业务流程时,瞬间觉得实习一切都值了。不止是履历加分,更是真实的技术成长与职业底气。#哪一刻你突然觉得实习“有点值了”#
哪一刻你突然觉得实习“有...
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