美团ai产品 27实习面经分享
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题
1. 实习拷打
2. 你参与过模型训练吗?会觉得产品是算法工具人吗?产品视角你觉得能为模型训练贡献什么?
3. 你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱?
4. 你怎么去定义badcase?标准是如何制定出来的?
5. badcase的评估是你进行吗,还是有专门的外包团队?
6. 了解自动化的ai-native评估方式吗?为什么你们不采用这种方式?
7. 你们这个知识库主要场景是什么?传统的ai不能进行这样的知识问答吗?
8. rag的流程是什么?
9. rag的知识库来源是什么,其中你提到拆分逻辑,这个逻辑是怎么确定的?
10. 如何优化rag里的badcase,提升rag效果?
11. bert和transformer是什么,解释一下
12. 为什么有这二者架构上的区别,使用场景上有什么不同?
13. 大模型的大体现在哪些方面?
14. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来
15. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的
16. 什么叫模型的过拟合?
17. 什么业务该用大模型,什么业务该用小模型?
1. 实习拷打
2. 你参与过模型训练吗?会觉得产品是算法工具人吗?产品视角你觉得能为模型训练贡献什么?
3. 你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱?
4. 你怎么去定义badcase?标准是如何制定出来的?
5. badcase的评估是你进行吗,还是有专门的外包团队?
6. 了解自动化的ai-native评估方式吗?为什么你们不采用这种方式?
7. 你们这个知识库主要场景是什么?传统的ai不能进行这样的知识问答吗?
8. rag的流程是什么?
9. rag的知识库来源是什么,其中你提到拆分逻辑,这个逻辑是怎么确定的?
10. 如何优化rag里的badcase,提升rag效果?
11. bert和transformer是什么,解释一下
12. 为什么有这二者架构上的区别,使用场景上有什么不同?
13. 大模型的大体现在哪些方面?
14. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来
15. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的
16. 什么叫模型的过拟合?
17. 什么业务该用大模型,什么业务该用小模型?
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