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初尘21
02-02 19:12
阿里巴巴_开发岗
发布于浙江
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阿里巴巴-Java AI Agent 应用开发工程师招聘
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地点:杭州
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门头沟学院 Web前端
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发布于 02-02 19:21
陕西
暂无评论,快来抢首评~
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02-24 23:02
中山大学 算法工程师
字节大模型面经合集(二)
1. 大模型相关经历深挖:你项目里最核心的贡献是什么,怎么验证有效2. 对比学习 loss:负样本和正样本拉不开/太像了,你会怎么改损失或采样3. FlashAttention 跟普通 attention 的差异?实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4. 3D 并行里 DP/DDP 你怎么理解;实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5. 14B:FP16 权重大概多大;训练还要加哪些;INT8 大概能省多少6. torch.contiguous() 干嘛的?推理为什么在意连续性7. 代码:读 txt 井字棋(3×3),判断当前玩家是否获胜8. 交叉熵损失:解释/怎么写9. 线性回归用 SGD:更新公式怎么推/怎么写⭕如果你现在:- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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02-26 03:30
中南大学 算法工程师
腾讯大模型实习面经 感觉还可以
整体面试还是不错的,发下面经给大家参考~1.实习介绍2.在微调大模型时使用过哪些框架3.CLIP模型的zero-shot能力是如何实现的?4.Transformer中Pre-Norm和Post-Norm的设计差异是什么?对模型训练稳定性和性能有何影响?5.在生成式大模型(如LLaMA、GPT)中,为何通常采用Decoder-only架构而非Encoder-Decoder结构?6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案,包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对Transformer模型推理过程,会采用哪些优化手段8.请阐述检索增强生成(RAG)的核心原理,并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM框架的核心优化原理是什么?其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计?10请对比RLHF、PPO、DPO算法的技术差异、优缺点及适用场景
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02-12 06:35
门头沟学院 Java
快手实习Agent开发算法一面 1h
发面经攒人品中~1.实习的项目背景是什么?2.实习的项目比传统匹配方式有什么优势?3.若项目中模型执行不成功,会如何处理?4.若用户量大幅增长,实习的项目相关系统能否应对,瓶颈是什么?5.你平时会使用大模型处理哪些任务,觉得大模型在哪些任务上处理得好,哪些任务处理得不好?6.你做的另一个项目的核心目标和整体架构是什么?7.长期记忆相关设计还有哪些可优化的点?8.Agent领域的发展趋势是什么?9.若代码生成成本越来越低,工程师的核心竞争力会发生什么变化?10.平时会通过哪些渠道关注 AI 技术动态?11.最近有没有遇到印象深刻的 AI 应用?
光影之星:
这是面Agent开发还是面AI投资人
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03-06 22:45
门头沟学院 推荐算法
大模型算法实习一面-腾讯
继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享1.介绍一下你的实习经历和主要工作内容。2.在微调大模型时,你使用过哪些框架?它们的优缺点分别是什么?3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的?它在多模态任务中的应用有哪些优势?4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么?对模型训练稳定性和性能有何影响?5.在生成式大模型中,为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构?6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案,包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对 Transformer 模型推理过程,你会采用哪些优化手段?8.请阐述RAG的核心原理,并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM 框架的核心优化原理是什么?其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计?10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。
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03-03 17:20
门头沟学院 机器学习
科大讯飞 大模型算法实习 面经
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1.实习经历项目2.Python列表与生成器区别3.两个张量 一个为1*2*3,一个为3*2*1 二者能进行哪些操作4.8B大模型用int8量化会占用多少硬盘内存5.如何让大模型能够实现128K的上下文6.后训练中强化学习方法介绍
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