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零度之夏
2019-10-11 15:35
天津大学 自动化
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2019-10-11
在牛客打卡11天,今天也很努力鸭!
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04-22 16:32
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 一面
1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO,你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐,让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答,而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”,DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用,而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样,再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本,是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致,直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上,最后 DPO 学到的是别人的分布,不一定能提升当前模型...
AI-Agent面试实战...
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04-21 14:33
北京邮电大学 Java
别再调 API 就说自己会 RAG 了,看看真正的企业级 AI 智能体长什么样
AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发,现在面试官张口就是:RAG 怎么做的?Agent 的执行链路是什么样的?你的检索策略是怎么设计的?会话记忆怎么控制 Token 成本?这些问题已经不是加分项了,而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是,大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据,让大模型吐一段话,截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅:文档怎么切的?检索召回率低怎么办?幻觉怎么控制?一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统,中间差的不是几行代码,...
AI项目实战
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04-14 14:28
成都信息工程大学 单片机
时隔半年多,这个简历依旧是无人问津
哎,不知道要什么简历才能得到一个面试😭
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04-02 20:03
字节跳动_DA(实习员工)
暑期结束,字节offer的战线太长了
Timeline3.5一面3.8 二面3.12 三面3.18 hr面4.2 offer
嵌入式的小白:
战线长归长,至少是有个好结果
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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