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踏实的小黄鸭
2023-09-22 15:20
东南大学 算法工程师
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中兴一面
南京线下的,问了一堆和你项目有关的,ICF组的,感觉很厉害,但我太菜了,被狠狠地拷打了八股准备的一个没问,全是问的没准备的,疯狂道歉,现在脑子一片空白,只知道水牛客了
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obito0
门头沟学院 C++
tm叫我做卷子
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发布于 2023-09-22 15:49
江苏
不是很黑
东南大学 Java
ICF部 全程聊天
1
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发布于 2023-09-22 15:54
江苏
幸运的秋招人在泡澡
南京邮电大学 Java
佬,技术栈是java还是c++啊
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发布于 2023-12-12 01:28
江苏
Offer从四面八方来啊
门头沟学院 Java
icf部是干啥的老哥
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发布于 2023-10-08 09:54
江苏
无敌静静子
南京理工大学 通信设备工程师
有知道icf二部咋样的吗
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发布于 2023-09-26 11:41
江苏
牛客176075581号
辽宁机电职业技术学院 Java
icf部咋样啊,在脉脉没搜到,待遇往年软开能给多少
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发布于 2023-09-22 16:41
江苏
在查重的变色龙很忙碌
东南大学 测试工程师
你们收到约二面吗
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发布于 2023-09-22 16:35
江苏
人才库收割机zzz
门头沟学院 后端工程师
同学是icf几部?
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发布于 2023-09-22 16:04
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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04-07 00:00
广西大学 算法工程师
快手 大模型开发 一面
1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身,真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是:如果模型参数量是 N,训练精度是 bf16,那么参数大约占 2N 字节,梯度再来一份 2N,如果用 Adam,还要额外保存两组一阶和二阶矩,通常再加 4N + 4N 字节。也就是说,不考虑激活值时,单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后,激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...
AI-Agent面试实战...
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阿里- AI应用-一面
项目吟唱 问了一堆RAG相关的问题,以及记忆检索我的工作与RAG工作有什么不同,然后针对我的项目一直反复在问记忆设计问题,主包这部分比较熟悉,基本都答上来了。主包正在沾沾自喜的时候,突然问了我工程向的问题,HTTP123有啥区别,我没崩住,我说我还不太了解然后还是工程项的问题问了几个,一共面了一个小时反问:部门什么业务,你觉得我面试怎么样面试官:尴尬一笑那我也是没招了好吧结尾面试官说:我们主要是做云计算巴拉巴拉的,其实和你的项目经历不完全符合,只是要求你懂LLM内心OS:婉拒吗,有点意思,何意味总之除了部分两个工程向问题没答上来,别的还是可以,神秘男子期待二面中...
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04-16 08:58
广西大学 算法工程师
京东 AI应用开发(后端) 一面(JDY)
1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构,别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲,而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流,业务层负责请求编排、规则判断和状态推进,异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务,存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储,旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里,比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲,真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单,它本质上是把外部知识注入生成过程,降低模型纯参数记忆带来的不确定...
京东一面411人在聊
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04-14 16:45
门头沟学院 Java
懂车帝后端ai开发二面分享 1h
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.项目拷打3.你的数据存储结构是什么样的?这么点数据为什么要分表?怎么分表的?读写分离各节点怎么通信。redo log,undo log,binlog区别,热点key问题你怎么解决,性能瓶颈在哪,键值怎么设计?版本号存在哪?路由表里有什么字段?4.解释一下几个ai相关的名词5.rag具体流程6.你怎么做的压测7.你什么地方用了消息队列,说一下流程
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04-15 13:14
广西大学 算法工程师
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1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台,整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API;规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略;会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹;模型服务层只负责生成和抽取,不直接持久化状态;状态层维护工单生命周期和人工接管点;证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段;审计层负责回放每一步输入输出,便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”,而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...
蚂蚁集团一面260人在聊
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