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算法打工人小旺
04-09 22:17
中山大学 算法工程师
发布于山东
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字节推荐算法暑期实习面经
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哈哈哈,你是老六
门头沟学院 大数据开发工程师
可以的,感觉可以的
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发布于 04-11 23:19
北京
mcart
沈阳工业大学 测试开发
这是算法研究岗位吗
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发布于 04-11 23:08
辽宁
暂无评论,快来抢首评~
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04-12 20:04
广西大学 算法工程师
Shopee 大模型算法开发 一面
1. 自我介绍2. 介绍你做的模型loss设计,包含基础损失与辅助损失,说明各部分作用与梯度流动逻辑模型loss采用多任务联合优化框架,主损失负责核心任务拟合,辅助损失用于约束特征对齐、分布对齐与梯度稳定。以多模态分类模型为例,主损失使用交叉熵损失,直接优化分类准确率;辅助损失包含对比损失用于拉近同类特征距离、拉远异类特征,以及KL散度损失用于对齐教师模型与学生模型的分布。训练时通过权重系数平衡各损失,保证主任务不被辅助任务淹没,同时利用梯度裁剪解决多任务梯度冲突问题。 import torch import torch.nn as nn class MultiModalLoss(nn.Mod...
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昨天 16:30
门头沟学院 算法工程师
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04-15 13:14
广西大学 算法工程师
字节 大模型算法 一面(暑期)
流程挺快的, 一面和二面的间隔大一点, 二面完几分钟就三面了1. 自我介绍2. 实习拷打 大部分时间都在实习上 总时长感觉1小时左右, 一半的时间都在问实习3. 特征筛选如果不只看相关系数,你会怎么做特征筛选不能只看单变量相关性,因为很多特征单独看不强,但和其他特征组合后才有信息量。更稳的做法通常是先做业务分组和统计稳定性检查,过滤掉高缺失、高漂移、强泄漏和强共线的特征;再结合树模型增益、置换重要性、SHAP 分析和线上可用性做二次筛选。对大模型应用相关任务,还要额外关注特征是不是把未来信息泄漏进来了,比如用到了答案后的行为、后验标签或者系统回写字段。真正好的特征不是“看起来复杂”,而是对目标...
查看11道真题和解析
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03-29 04:20
门头沟学院 算法工程师
美团推荐算法二面-暑期实习
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.项目拷打2.为什么要去做这样一个模型,和主站模型有什么区别3.介绍整个项目,为什么能打过主模型,为什么要做这个独立模型4.介绍MMCN,和DCN有什么区别,相对于DCN有什么优势5.介绍tokenmixer是怎么样实现的,介绍结构原理,为什么要做mix_up6.了解rankmixer large吗7.对精排还有什么结构比较了解吗8.LHUC模块具体的实现的方式9.了解生成式推荐吗代码题:一个数组只有1和-1,给出子数组乘积为1的个数
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03-29 13:20
门头沟学院 推荐算法
字节推荐算法一面分享-实习
发点面经攒攒人品~项目细节拷打八股1.大模型了解多少,强化学习了解什么2.DPO的全称是什么,公式是什么,直接体现在哪里3.与PPO对比归一化方法• 常用的归一化方法有哪些• 讲讲RMSNormAUC• auc的定义• 从样本里随机去掉一些负样本,Auc怎么变优化器• 讲一讲常用的优化器• sgd是什么,Adam相对于sgd改进了什么位置编码• 正余弦位置编码的公式
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