美团大模型应用算法一面 攒人品

攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!
1.实习拷打
2.说一下第一个项目的目标是什么,主要做了什么?
3.为什么选择rrf混合检索,而不是简单的加权?
4.这里用了hyde技术,原理是什么?为什么能提高语义匹配度?
5.结构感知切分如何确定边界?如果换个格式的文档是不是会有问题?
6.reranker和embedding模型在原理上有哪些区别?
7.专属的高质量goldendataset是怎么构建的呢?忠实度的评测是基于什么?评测结果遇到过稳定性问题吗?
8.为什么选择qwen2.5-7b这个大小?
9.第二个项目小组有多少人?自己负责的内容是哪些?大概说一下项目具体做了什么?
10.设计了边缘侧fallback降级引擎,它的一个处理逻辑是什么样的?比如云端大模型不能用的时候边缘侧该如何保证它的基本功能?
11.语义识别的准确率是如何评估的?
12.深度相机2d图像转3d坐标数据是怎么实现的?
13.三维坐标到机械臂的动作映射是解析解还是数值解?机械臂的自由度大概是多少?
14.硬件成本是如何计算的?有考虑过其他开销如人工,算力等吗?
15.langchain框架和agent在设计理念上有什么区别?在什么场景你会选择哪一种?
16.FAISS和其他的向量数据库相比他有哪些优点?
一般你会选择哪一个?
17.怎么看待rag和微调这两种方案,会倾向哪种?
18.大模型更新迭代比较快,自己平常是怎么保持技术跟进的?最近有没有了解一些新技术?有没有自己折腾过?
19.手撕leetcode103.二叉树的锯齿形层序遍历,时间复杂度是多少,空间复杂度是多少?如果换用dfs解法,复杂度分别又是多少?
全部评论

相关推荐

评论
点赞
1
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务