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2021-06-15 20:30
门头沟学院 C++
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2021-06-15
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 5 道/代码提交 8 次/学习课程 1 节
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03-26 14:45
吉林农业大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
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...
AI-Agent面试实战...
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昨天 09:08
已编辑
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
荣耀嵌入式软件二面 面经
二面和一面相比完全不是一个量级,一面还算是考察基础知识,二面更像是在和你讨论技术方案,每个问题都有大量追问,而且他会故意提出反驳意见看你怎么应对。项目聊了将近四十分钟,他把我项目里的每个技术决策都问了一遍为什么,有几次我答不上来被他直接指出设计上的问题。1. 讲一下 FreeRTOS 的任务状态机,每种状态之间的转换条件是什么,阻塞状态和挂起状态有什么本质区别?答:FreeRTOS 的任务有五种状态:运行、就绪、阻塞、挂起、删除。运行状态是任务正在占用 CPU 执行,单核系统里同一时刻只有一个任务处于运行状态。就绪状态是任务具备运行条件,等待调度器分配 CPU。所有就绪任务按优先级排在就绪列表...
嵌入式面试八股文全集
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03-24 02:36
广东工业大学 C++
🐧面经攒人品
相比一面真的难太多了,面试官更喜欢从底层不断地拷打,直到问到我实在是答不上来了面经发出来攒攒人品,需要的牛友可以看看
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03-24 14:48
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快手_后端开发实习生(实习员工)
腾讯三面
压力很大,面试官全程高压,问的问题不难,但是没有任何反馈,很慌张,也无算法。实习问了20分钟,一直问我你们做的有什么用,总时长一小时1.学校都有什么课程2.spring的ioc原理以及优点3.除了解耦还知道什么?4.springboot与spring区别,二者的源码看过没?Tomcat了解嘛?有没有具体看过5.spring的bean,面试官一直在重复一个思想问我懂不懂,完全没听过6.mybatis是干什么的?ibatis用过没?平常怎么写SQL?完全不写嘛?7.设计一个分布式双十一秒杀系统(前端,网关,缓存,数据库防超卖全设计)8.怎么做限流9.缓存与数据库一致性,你做异步要用户等你嘛?10.负载均衡怎么做11.多数据中心还是单数据中心,如果出现没卖完怎么做(到这完全不会了,面试官直接说换个话题吧)12.平常读书吗?13.上过哲学课嘛?14.兴趣爱好有没有15.对ai的看法16.来深圳有问题嘛?17.为什么不考研18.上大学带给了你什么?你提升在哪里,有没有具体的例子?反问:1.现在手机都有应用市场,应用宝怎么盈利?除了手机应用市场还是有人用,现在在做跨端,微软都有合作,之后会进军mac,主要做游戏,腾讯本身就是游戏大户。2.面试表现?整体评价一下会给到反馈。面完直接变HR面,今天HR面后,已经转为录用评估了,来牛客许个愿,暑期现在还没什么面试,希望能拿个offer之后再考虑要不要留在手子吧。
nunuking:
三面压力这么大吗
,面试的会议约了多长时间呀
面试问题记录
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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