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03-28 12:14
山东大学 Java
美团2026-3-28笔试总结
选择题考了很多机器学习,深度学习模型训练有关的东西,没学过没啥头绪编程题第一题给一个长度为n的数组nums对其中的任意一个元素进行两种操作,每个元素最多可以被操作1一次和操作2一次,可以不操作操作1 将其/2并向下取整操作2 减去一个数字k(非负) 操作1可以进行a次,操作2可以进行b次 (a,b均小于n) 求经过操作后,可以得到的最小数组和 思路:先将数组排序,从最大的非负元素开始进行操作1,然后累加结果-b*k即可,注意开Long否则会溢出 时间复杂度: 通过90%样例第二题 class Solution { public long maxAlternatingSum(int[] nums...
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03-26 15:56
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
那场笔试,开始自我怀疑
秋招笔试里,最难的当属美团。算法题刁钻晦涩,计算机网络、操作系统考点极深,还有大量场景设计与逻辑推理。作为后端学生,做完只觉基础漏洞百出,也让我更清楚差距,之后针对性补了不少薄弱知识点。也可能美团那会我是第一次做的第一家笔试。#你做过最难的笔试是哪家公司#
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03-25 19:33
郑州轻工业大学 Java
字节简历秒挂……不到半小时,道心破碎了?
我是犯天条了吗?大佬们
肥肠椒绿:
双非本可不就犯天条了,双非本就应该打入无间地狱
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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