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2020-10-20 18:47
浙江工业大学 Java
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1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化,核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定,从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化(如像素缩放到[0,1])、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差,适合CNN场景;LayerNorm在特征维度统计,常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...
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今天 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 二面
1 . RAG 怎么评测,有哪些维度,那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来,常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG;生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答,常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy;端到端层更偏业务效果,比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案,因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错,也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...
AI-Agent面试实战...
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03-11 14:40
桂林电子科技大学 硬件开发
简历这样子想找个硬件实习够了吗
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03-06 23:14
河南工程学院 C++
我是 m,求拷打
软件测试,
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03-12 11:15
吉林农业大学 算法工程师
AI-Agent 面试题汇总 - RAG
1. 内容缺失问题是什么?内容缺失,指的是用户问题明明有答案,但检索阶段没有把真正相关的文档召回出来,最后模型拿到的上下文不完整,回答自然就缺信息。这类问题在 RAG 里特别常见,因为很多时候不是模型不会答,而是它根本没看到关键内容。常见原因就是切块切坏了、向量化效果一般、召回 topk 太小、查询改写不到位,或者知识库本身就缺数据。2. 为什么会错过排名靠前的文档?这个问题本质上是检索排序问题。有些文档明明相关,但因为向量检索只看语义相似度,或者 BM25 只看关键词匹配,结果真正有价值的文档没排到前面。尤其是用户问题比较短、表述模糊、专业术语多、别名多的时候,这种情况更明显。所以很多线上系...
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