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1123f
2023-09-21 17:13
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tplink
一个官网上显示面试进行中,但是看另一个校招官网上显示二面待安排,请问是进二面了吗
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1天1个项目|字节DeerFlow
上周字节跳动的 DeerFlow v2.0 在 GitHub 热榜霸了一周,49K+ Star,MIT 开源。说白了就是一个 AI Agent 操作系统——你定义多个子智能体,它帮你调度、记忆、安全执行。 今天带大家 从零跑通,不讲原理废话,直接上手。 这个项目能干嘛? 举个例子:你让 DeerFlow "帮我调研 AI Agent 赛道的融资情况,生成一份报告",它会: 规划拆解 → 主智能体把任务拆成子任务 研究智能体 → 调用搜索工具收集信息 编码智能体 → 在沙箱里跑数据分析脚本 写作智能体 → 把结果整理成结构化报告 记忆系统 → 下次你再问相关问题,它记得上次...
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03-26 14:45
广西大学 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...
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03-14 18:07
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投boss已经投麻了,好多都是已读不回,找不到啥约面的机会,想求问一下各位大佬现在是继续找日常好,还是冲暑期好,找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的,求问大佬们还有啥需要改进的地方吗
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03-27 10:16
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1. 自我介绍2. 写一个高性能模块,需要用链表时,会优先考虑 std::list 吗答案:不一定。很多人看到“频繁插入删除”就先想到 std::list,但高性能场景下不能只看时间复杂度,还得看缓存局部性、内存分配次数、节点额外开销、遍历成本。std::list 的确能做到已知位置 O(1) 插入删除,但它不是连续内存,每个节点单独分配,cache 命中率通常比较差,实际性能未必比 vector 或 deque 好。如果模块里遍历远多于插删,或者数据量大、对 cache 敏感,往往连续存储更占优势。如果确实要频繁中间插删,又担心节点分配成本,工程里还可能结合对象池、侵入式链表或者 boost...
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