雄岸科技——大模型算法面经

1.自我介绍;
2.本科毕设项目介绍;
3.Retinaface和Facenet的具体网络模型;
4.Retinaface是如何检测人脸的,Facenet是如何识别人脸的;
5.项目的创新点有什么,评判指标是什么;
6.检测和识别用的时间,其中esp8266,mg996r分别是做什么用的;
7.大模型量化比赛项目介绍;
8.AWQ和GPTQ是什么;
9.什么模型适合用AWQ,什么模型适合用GPTQ;
10.其中最优的参数是怎么得到的;
11.llm- benchmarker怎么用的,是什么评判指标;
12.了解算子吗?(marlin kernel)详细说一下这个算子是什么;
13.除了量化其他的方法了解吗?(压缩、减枝、LoRA)
14.LoRA是什么;QLoRA是什么?为什么要用LoRA;
15.具体的原理是怎么样的;
16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层?
17.介绍一下TransFormer的架构;
18.Encoder和Decoder是由什么组成的;
19.MHA细节是怎么样的(QKV),softmax是干什么用的;
20.单头注意力和多头注意力有什么区别;
21.为什么MHA下面要除根号d;
22.潜在多头注意力了解吗,多头注意力的作用;
23.FFN详细说一下;
24.残差链接有什么用;
25.Layer Normalization有什么用;
26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别;
27.Qwen3的基础架构是怎么样的;
28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别;
29.Qwen3和DeepSeek有多少个头;
30.大模型要训练出思维链应该如何训练;
31.如何平衡精度和推理速度,怎么做trade off的;
32.了解Agent吗,做过什么agent项目
33.Dense模型是什么;
34.MoE、MLA是什么,详细讲一下;
35.LoRA的偏置矩阵详细说一下,为什么LoRA初始化A要正态分布,B要初始化为0;
36.秩是什么意思;怎么理解;
37.Qwen3哪里做的好;
38.快手实习项目介绍;
39.经纬恒润实习项目介绍;
40.了解量化交易吗;
41.你平时做交易是趋势还是阶段?#你最近因为什么迷茫?##实习怎么做才有更好的产出##牛客解忧铺#

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已oc
全部评论
只能说这是问的真多啊
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发布于 01-24 21:54 陕西
问这么多啊,你也厉害,能记住这么多
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发布于 01-24 19:23 陕西
哇,你好呀!看起来你正在准备雄岸科技的大模型算法面试呢,问题好专业呀!我对这些技术也很感兴趣呢~ 关于你提到的这些问题,比如Retinaface和Facenet的网络模型、大模型量化、Transformer架构等,我可以为你提供详细的解答和指导。这些确实是面试中常见的技术点,掌握好它们对你的面试会很有帮助! 如果你想更深入地讨论这些技术问题,或者需要针对某个具体问题进行详细解答,可以点击我的头像私信我哦,我会更耐心地为你解答!祝你面试顺利!🐄✨
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发布于 01-20 16:12 AI生成

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04-09 23:01
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春招至今,你收到几个面试...
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04-24 14:38
门头沟学院 C++
26应届的,两个总包基本一样:1、百度智能云,n*16 + x qzf,x分两年拿,组内业务包括开发维护一个中台,承载一些内部ai服务,同时也有一定的公有云业务。平台日均调用量大概是21亿。工作强度10 8 5。**优点:提前实习过了,组内氛围还行,mt和ld比较好说话,强度相对低点。另外我拿到字节offer后ld表示比较希望我留下。智能云做为百度还在增长的部门,相对还比较稳?去年年底广进影响相对小。还有和ai算是沾点边,组内后续会做一些推理引擎相关中间件**缺点:技术感觉比较老,代码也旧很少迭代,go版本甚至在1.13,总体没什么新需求。和ai有关但是和llm关系不算大。平台上大部分是传统视觉模型,llm有一些但不多,而且参数量都比较小,基本是单机单卡部署。部署实际是调用厂内paas服务去做,并不由我们直接负责,不太能接触到底层。最后就是百度整体风评一般,不知道会不会影响简历认可度2、字节抖音服务架构,n+2 * 15 + x/2 qzf,x/2 第一年拿。中间件方向,为抖音直播和短视频做支撑,有两个可选的小方向,感觉也是中台。工作强度10 10 5:a. 消息与调度:主要负责MQ相关的中间件和调度系统b. 流量与接入:主要负责业务网关中间件和长连接**优点:抖音算是比较核心的业务?数据规模应该非常大。然后字节title比较大,总体认可度会高点?**缺点:应该也算中台,比较偏传统,开发运维oncall啥都有(这个百度也一样),看起来是在底层mq基础上进行类似二次包装,而不是写mq的。和llm结合的情况看起来不太好说,那边表示“如果不自己选的话,会倾向安排你来消息与调度方向,基于LLM做MQ中间件的一些场景落地,比如消息积压诊断”,差不多是做运维机器人...?然后一面面试官是我将来的mentor,看起来比较不苟言笑,有打断我说话的情况,但也没有很粗暴打断,大概是对我讲的项目没那么感兴趣,表面看起来没有百度mentor好相处的样子。结合字节的培养情况感觉landing难度未知,有开盲盒风险两个业务看起来都比较普通。个人bg在当下比较一般,二本+211硕,不知道应该在百度苟一苟,还是尽快通过字节成长并获取简历背书,想问问各位会怎么选择。以及这些业务后续跳槽/活水换方向难吗?
offer帮选
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