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找找阿峰
2021-10-12 15:46
南京理工大学 光学工程师
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不懂就问,昨天过hw主管面,有这行小字就是入池了吗😂
消费者·西安·光学
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-22 17:56
双非和985做AI项目,策略完全不同
为什么?因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略:挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历,默认你基础不差。他会直接往深了问:"你的向量检索用的什么算法?HNSW 和 IVF 的区别是什么?为什么选这个?" 所以 985 做项目应该: 选一个细分方向(比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性) 读 2-3 篇相关论文,把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark:和 baseline 比提升了多少 推荐项目方向: RAG 检索优化:对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性:设计工具调用失败时的 ...
哪些AI项目值得做?
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04-20 22:51
广西大学 算法工程师
月之暗面 大模型LLM 一面
这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段,每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去,重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销;decode 阶段是逐 token 生成,重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢,不是模型本身慢,而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段,才能知道为什么有些优化只对长输入有效...
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04-08 21:39
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-30 21:35
网易互娱,草台班子这一块
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04-22 15:39
浙江大学 算法工程师
滴滴二面 C++ 复盘
今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点,明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解,二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力,以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难,但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化,就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来,方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛,遇到的最大挑战是什么?竞赛项目中你是如何做技术选型的?为什么选这个方案而不是其他方案?你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的?项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗?你是怎么定位和解决的?C++ 虚函数的...
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