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匿名牛油
2021-10-16 18:25
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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16.6 x 13, + 250/日差补
1/1
学历
| 硕士海归 |
公司
IBM
岗位
业务转型咨询
地点
广州
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03-31 18:30
拼多多集团-PDD_服务端研发工程师(准入职员工)
复盘会上,导师说:"这个问题,他最早发现的"
那是一个普通的工作日下午,大促备战进入最后阶段。 我坐在工位上,盯着监控大盘做例行巡检。那时候我入职才三周,说实话,很多指标看了也不知道好坏,只知道"别出红"。 然后我看到了一个有点奇怪的地方。 不是报警,颜色也是正常的绿色,但某个依赖服务的响应趋势和其他几条线走势不太一样——别人都是平的,它在缓慢地往上爬。 我截了个图,发到自己的备忘录里,想了一会儿,没吭声。 毕竟我才来没多久。说不定是正常波动,说不定我理解错了,说不定问题根本不在这里。 又过了半小时,那条线还在涨。 我鼓起勇气,在工作群里 at 了导师:「这个服务的响应时间是不是在慢慢上涨?还是我看错了?」 导师回了两...
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03-02 16:53
美的集团_SRM(实习员工)
家人们啊,从12月投到现在又要出征了
实习offer又来了,在家无聊的很😭,大家一起加油!!
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04-03 15:30
已编辑
门头沟学院 Java
28届双非本腾讯开发实习oc
如题,tl:3.3 投递3.9 一面3.17 二面3.25 三面3.26 hr面4.1 offer给同样面了腾讯的同志们一点参考。说好的字节才是双非友好大厂呢,为什么我简历是投一次锁一次,以后要当节恨子!鹅是人生第一次面试,本来以为要挂几次,没想到流程还算顺利,初面就直接给我过了,我要感谢腾讯,感谢面试官,感谢hr,感谢所有人。真心是体会到了,找日常实习就是七分运气三分实力
喵_coding:
666,28届开挂了
我的OC时间线
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04-02 23:29
广西大学 算法工程师
懂车帝 AI Agent开发 二面
1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答,而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大,适合任务分布和原模型差异比较大的场景,比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候,它更容易学到深层适配;LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景,特别是多任务并行或者多租户配置时,管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移,比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯,LoRA 往往就够了。反过来,如果发现训练后模型虽然会答,但深层行为模式改不动,比如推...
AI-Agent面试实战...
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