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算法打工人阿旺
01-04 13:33
中山大学 算法工程师
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美团多模态大模型算法岗面经
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01-09 17:12
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南阳师范学院 Java
Caffeine 面经汇总
这些都是在牛客上看到别人发的面经中涉及到Caffeine的面经,我截取下来做了个汇总,可能不是很全面,也很感谢写面经的同学一、Caffeine 基础相关Caffeine 的原理、特性是什么?Caffeine 缓存主要存储什么数据?Caffeine 缓存的数据具体是怎么添加的?二、Caffeine 与其他组件的区别Caffeine 与 HashMap 的区别?Caffeine 与 Guava Cache 的区别?Caffeine 解决了 Guava 的哪些问题?Caffeine/Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别?Caffeine 与 Redis 缓存的区别?三、Caffei...
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02-06 06:20
合肥工业大学 算法工程师
字节大模型日常实习一面面经
整体感觉还是不错的,发一下问题供大家参考~八股吟唱:1、Pretrain、SFT、RLHF区别(目标、任务定位和解决的问题?)2、为什么偏好对齐不能直接用偏好数据做 SFT,而用RL3、Pretrain和 SFT 在优化目标上的区别4、SFT的loss是什么,若target有10或100个token,loss如何计算5、SFT 样本(含 prompt)与预训练样本在计算 Loss 时的区别,如何屏蔽prompt的Loss6、控制生成多样性的参数有哪些?怎么控制的?7、top-k与top-p 区别8、除了贪心,还有哪些生成策略?9、你对多模态的理解?10、最近读了什么论文?论文的核心亮点是什么?11、PPO和GRPO的结构区别,各自适用的场景?12、DAPO、GSPO具体做了什么改进?13、是否了解 Swift?DeepSpeed 与 Megatron 的区别手撕算法:交叉熵、Softmax、Self-Attention力扣139题 Word Break变种
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01-31 15:30
浙江大学 算法工程师
滴滴大模型多模态校招二面
1.介绍简历和项目;2.问了一些项目细节3.对于Agent的了解?对于RAG做了哪些优化?4.对于RL的了解,详细问了PPO的原理?5.问了一些场景题:比如单个LLM能否帮助用户完成行程规划(从出行到酒店,都订好票)?6.问了一些学校的事情,毕设做的啥之类的,为啥转行等问题
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02-03 12:40
陕西理工大学 算法工程师
小厂 Agent算法面经
1.介绍下你的DeepReseach的架构2.项目是怎么实现human in loop的3.讲一下异步同步和并发并行的区别4.搜索的ReAct过程是怎么样的5.Agent搜索有遇到什么问题,怎么解决6.如何提升搜索的速度7.讲一下VLLM的原理8.你知道Flash Attention原理吗9.讲一下你说的这个R1-V的Qwen2.5VL多模态几何题优化过程10.你的训练平台和显卡配置是多少11.讲-下Advantage Actor-Critic12.讲一下PPO的clip函数,clip是梯度裁剪吗13.讲一下重要性采样14.讲一下PPO和GRPO的区别15.如果要用强化学习实现DeepResearch的优化搜索工具调用可以怎么实现,从数据构造到损失函数到奖励设置16.你有了解最新的一些工作吗?比如miromind,Qwen3-Next,deepseek的mHC流形约束超连接.17.手撕二叉树的奇数节点个数
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昨天 12:10
北京大学 运营
花的比挣得多
候补不上车票 苦啊第一年上班给家里每个人包了一个小红包简直是入不敷出
牛友的春节生活
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