机器学习算法二面-高德打车 实习面

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
先项目拷打20min
1.论文拷打
2.既想要大模型的场景理解,又要解决推理延时问题,想做大小模型结合,核心的结合方式是什么?
3.线上只能用小模型,但小模型没有足够的推理能力,想用大模型的推理结果,怎么办?
4.面试官提醒做知识蒸馏,应该怎么做?
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1.请做个自我介绍,包括你的个人背景、大学经历 或实习经历。1.1在你的学习和实践中,AI大模型工具是如何发 挥作用的?是否帮助你解决过具体问题,或提升了 某些项目的效率?2.请你谈谈IPv4与IPv6的区别与过渡策略。2.1.实际过渡过程中,IPv4和IPv6之间互通的关 键问题,有哪些技术手段可以实现互通?3.请你解释一下Java中的垃圾回收机制GC以及常 见的垃圾收集器有哪些?3.1.结合实际开发场景,解释在什么情况下你会选 择使用G1垃圾收集器,而不是CMS或其他收集器?3.2.G1垃圾收集器是如何优化停顿时间的?它在设 计上有哪些特点,使其适合大内存应用?4.请你谈谈分库分表的常见策略及其在并发场景下的应用。4.1.在高并发场景下,如何选择合适的分库分表策 略?具体会考虑哪些因素来决定使用垂直还是水平 分库分表?4.2.实际应用中,垂直分库和水平分库可能会遇到 哪些挑战?你会如何应对这些挑战?5.设计一个简单的项目管理系统,请描述项目、任务、成员的关系及主要的数据库表结构。5.1.在项目管理系统的设计中,如何确保任务的分配和成员的工作负载是合理的?5.2.在这个项目管理系统中,如何处理任务的优先级和紧急情况?6.做成本控制,把每次调用成本拆到业务维度,后端如何统计token用量、工具调用次数、重试次数,并按业务方场景、模型版本做聚合报表?6.1.在设计存储上述统计信息的数据库表时,如何考虑数据的扩展性和性能问题?
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📍面试公司:小米🕐面试时间:2026/03/26(二十分钟草草收场,都不想去看结果就知道挂了)💻面试岗位:大模型推理优化❓面试问题:一、自我介绍二、八股问题拷打,其实上来就是手撕1、直接在编辑器上手撕MGA,要求写出init、forward、注意力层   ——丢人现眼了,基本不会写2、追问,不会写的话讲一下整个过程,输入到输出怎么样的?         ——讲了讲transformer,注意力机制3、vllm和sglang的底层代码有看过吗?                                          ——没看过(其实看过,但我不敢说,怕叫我写)4、kv cache有哪些加载方式?                                                        ——在胡言乱语,啊这个,啊那个5、PD分离机制是干什么的?你怎么实现的?                                   ——唯一能回答的问题6、有没有用vllm部署过模型?吞吐量是多少?                                 ——脑子昏了,沉默(跑了demo,没测过)7、MTP(可能是MCP?没听清)是什么,介绍一下?                     ——我估计想问Medusa?反正我没回答,沉默。到这他问不下去了。。。三、反问两个人尴尬一笑,没什么要问的了。🙌面试感想:应该是史上最无悬念的秒挂,第一个手撕不会之后我已经晕头转向了,加上昨天熬夜到五点,到后面我都有点不好意思了,感觉在浪费他的时间,在这里跟他道个歉😀。十月到现在算上开发+infra可能面了二十多家吧,大部分都是秒挂,感觉车企infra这块的要求都特别高吧,问的特别细,就是最新的技术一定都要掌握,这一块技术迭代感觉特别特别快,光背八股面经给我感觉不太行。鼠鼠也累了,但自觉已经尽力了。也感谢这些至少还给机会面试的公司吧,有些简历直接投垃圾桶里了。(希望下一届的同学早早准备,不要像鼠鼠一样还在为春招奔波)。
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