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牛客912492032号
2020-06-03 11:15
中国科学院大学 大数据开发工程师
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2020-06-03
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 10 道
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百度 AI Agent 开发二面
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1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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03-14 16:06
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最近影石秋招真的让我情绪反复横跳。原本已经决定放弃这家公司,但随着薪资不断上调,又让我重新燃起了冲一把的想法。整个面试过程下来,最大的感受就是——面试强度很高,几乎是全方位拷打,从项目细节到底层原理,没有任何水分。一面主要围绕项目深挖和工程能力展开,尤其是嵌入式系统、通信协议以及AI推理优化,细节问得非常深入,比如传感器数据处理、I2C/SPI底层机制,以及模型推理和性能优化等内容,基本每个点都能继续往下追问。二面则更偏向基础和底层能力考察,包括C/C++语言本身、数据结构、内存模型,以及一些算法思路,同时也会结合项目继续深入,比如推理框架优化、SIMD加速等,整体更考察理解深度而不是表面知识...
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