大模型算法二面-日常实习-拼多多

面试很难,还是要多多练习,感觉自己说不明白业务逻辑
1)做过的最有影响力的一件事是什么?具体推动了什么变化?
2)训练不稳定怎么排查
3) Long Context 常见思路有哪些?在业务里如何做"能看长文本但不太贵"的折中?
4)如何做一套简单可执行的离线评测集?如何覆盖不同语言与类目?
5)多模态场景怎么评估:如何检查"图文一致性/不编造信息"?优先加哪些自动化检查?
6) Prompt /模板如何管理:如何版本化、如何回滚、如何避免一次改动导致整体波动?
7) 手撕:实现一个最简单的 top - k 采样,并说明边界情况怎么处理。
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考虑多多吗,核心部门,实习hc很多,转正概率多,有兴趣点我主页了解详情
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发布于 03-16 20:43 上海

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04-15 10:28
湖南大学 安卓
研发/后端岗位对于普通开发岗,面试官主要考察你如何利用 AI 提效,以及是否具备“驾驭 AI”的能力。“你日常使用什么 AI 编程工具(Cursor/Copilot/通义灵码)?请举例说明你是如何用它们提升效率的?”“在使用 AI 生成代码后,你如何进行 Code Review?如何保证 AI 没有引入安全漏洞或幻觉 Bug?”场景题:现场出题:可能会要求你在10分钟内利用 AI 实现一个具体功能(如“实现一个淘宝首页”或“设计一个短链接系统”),重点看你的 Prompt 迭代过程和最终代码的可用性。调试能力:给一段报错的复杂代码,看你是否能利用 AI 快速定位根因,而不是盲目试错。算法/大模型岗位如果你面试的是算法岗,AI Coding 的门槛会非常高,不仅要会用,还要懂底层。底层原理与手写:手写算子:虽然允许用 AI,但可能会让你手写 Transformer 的核心模块(如 Self-Attention)、RoPE 旋转位置编码或 FlashAttention 的简化版。框架理解: “Megatron-LM 是如何实现 Tensor Parallel 的?”、“ZeRO 优化器的三个阶段分别解决了什么问题?”业务场景落地:电商场景: “在电商导购场景中,如何利用 RAG(检索增强生成)解决大模型幻觉问题?”、“如何设计一个支持海量用户实时聊天的系统?”数据处理: “如果让你用 AI 清洗 TB 级的电商评论数据,你会设计怎样的 Pipeline?”
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