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匿名牛油
2024-11-18 12:33
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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2025 | 硕士其他 | 校招
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发布于 2024-12-01 15:58
广东
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07-17 12:42
上海对外经贸大学 推荐算法
大模型应用面试内容每家都不一样,不知道怎么准备了。。
第一家:教育行业。后端研发(AI 多模态)问实习比较多。llm的微调部署这些没问,主要是项目实现。Transformer八股。但是后面说进公司要学Java第二家:游戏数据公司。AI应用开发。也是问实习内容,同样没问llm的微调部署,主要是项目实现。后来问面试反馈,说我做的太底层,他们想招聘偏应用的。第三家:车企。大模型算法。偏应用但是主要问八股。lora、MoE这种内容很多,根本记不下来。而且这几次面试我投的都是同一份简历,但是面试问的问题差的很多。最近几个月准备时间也不短,但是越准备要学的东西越多了。。。
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07-15 09:07
广东外语外贸大学 财务
30岁以后求稳进国企,对吗
30岁以后怕被优化,压力大。可以考虑国企哦,稳定。某运营商国企招算法模型、大数据工程师,AI产品经理有岗位,可以私信我base广州
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07-16 16:47
已编辑
门头沟学院 算法工程师
面试记录
📍面试公司:元戎(凉经)复盘❓面试问题:一面:1、手撕m*n的矩阵从左上到右下(只许右、下),路径数量。dfs/dp✔重排链表 ✔2、拷打项目multi-agent的协作mcp工具怎么搭建agent响应速度多少怎么agent优化响应速度介绍langchainmcp工具的响应怎么优化的二面:1、拷打项目多智能体框架选型原因多agent协作流程负责上下文的agent崩了咋整,怎么维护可靠性响应速度多少,怎么优化agent并发流量、跟踪调用链路这个项目花了多久讲讲大模型部署流程怎么接触的milvus卡尔曼滤波应用场景与原理怎么接触的TensorTR/ONNX,讲讲你的使用流程2、手撕场景:多线程(...
查看15道真题和解析
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07-16 12:38
中山大学 算法工程师
大模型面试题:可以用 GRPO来训练非 reasoning任务不
GRPO(Group Relative Policy Optimization)虽然最初是为强化学习中的reasoning任务(如需要多步决策、逻辑推理的任务)设计的,但其核心思想——通过组内策略的相对比较来优化策略——也可以应用于非reasoning任务(如简单的控制任务、分类任务甚至生成任务)。以下是具体的分析和建议:首先我们看下GRPO的关键创新点是:✅组内相对比较(Group Relative):将策略分成若干组(group),在组内比较不同策略的表现,而非绝对优化单个策略。✅相对策略梯度:通过组内策略的相对优势(relative advantage)计算梯度,降低方差并提升稳定性。这种思想本质上是一种基于比较的优化方法,与任务是否需要“reasoning”无直接关系,因此可以迁移到非reasoning任务中。🤔那么有哪些非Reasoning任务的适用场景呢?(1)简单控制任务(如机器人控制)问题:传统PPO可能因稀疏奖励或高方差导致训练不稳定。GRPO改进:将不同控制策略分组(例如不同参数化的控制器),在组内比较它们的表现,选择相对更优的策略更新。示例:机械臂抓取任务中,组内可以包含不同的抓取轨迹策略,通过相对优势选择更稳定的策略。(2)生成任务(如文本/图像生成)问题:生成模型的策略优化通常依赖对抗训练(GAN)或最大似然,容易陷入模式崩溃。GRPO改进:将生成器分成多个组(例如不同初始化或架构的子生成器),通过组内生成样本的质量相对比较优化策略。示例:在文本生成中,组内比较不同生成策略的流畅性、多样性等指标。(3)分类/回归任务问题:传统监督学习直接优化损失函数,可能对噪声敏感。GRPO改进:将模型的不同参数化版本(如不同dropout、超参数)分组,通过组内相对性能(如验证集准确率)更新模型。示例:图像分类中,组内比较不同数据增强策略的效果。✴️总结GRPO可以用于非reasoning任务,但需重新设计组的划分方式和相对比较的指标。其核心优势在于通过组内相对优化降低方差,适合奖励稀疏或需要多策略并行的场景。如果任务本身已有高效优化方法(如标准的监督学习),GRPO可能不会带来显著提升。🍊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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07-14 22:14
字节跳动_tiktok_后端开发实习生(实习员工)
【已OC】字节tiktok后端架构——耐面王熬出来了
三四月份一直在准备保研和在校内做科研,当时顺便把BAT和一些其他大厂的算法岗也都投了个遍,但无一例外全简历全进垃圾桶了,也浪费了许多投递机会。可是当时不懂事,中小厂当时都不想投,感觉没必要。可是被挂太多简历了,于是又投了一些非互联网公司的算法,只有huawei机器学习接了我的简历,对接的HR一开始很热情,但机试过了之后就被晾在了一边,也不约面也不挂,后来自己调研了一下组的情况感觉也不是很想去,这一套下来对华子的印象也不太好,就懒得联系不了了之了。结果就是金三银四直接过去了(当时还没这个概念),直到五月末忙校内后才抛弃幻想,想着还是做点先开发吧,毕竟算法是近一年才开始有产出,而且是AI安全方向的...
面试问题记录
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