京东大模型算法一面

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2. 看了今年哪些生成式推荐论文
3. 然后聊了半小时onerec,重点在多模态tokenizer和语义id
4. 拷打简历项目(infonce的温度系数作用,faiss ANN索引,正负样本,特征工程,推理测评指标等)
5. RoPE和ALiBi两种相对位置编码的原理
6. SwiGLU原理,比relu好在哪
7. attention常规八股(根号dk,时间复杂度,为什么要分多头)
8. 用过哪些大模型微调方式,LoRA微调原理
9. 了解模型蒸馏吗
10. 了解目前主流多模态模型吗,扩散模型公式怎么推导的
11. 手撕: lc53 最大子数组和改为求出这个子数组
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04-23 18:35
门头沟学院 Java
面试很难,还是要多多练习,感觉自己说不明白业务逻辑1、实习拷打2、你学习的计算机相关的课程有哪些,能简单介绍一下吗?3、多模态融合的项目相关:你的这个项目中的多模态融合,以及cross-attention,动态门控是如何实现的?4、你们的实验结果有和其他模型进行对比吗?5、你们的数据量有多少,数据的来源是哪里,你们的小数据集是不是很可能过拟合?6、你训练的这个模型参数多少?7、智能体项目相关:ReAct模式是怎么样的?8、你觉得你们这个项目的亮点是在哪里?9、你们RAG的部分是如何解决Query混乱,检索精度低的问题的?10、你们检索召回精度是多少?11、你说爬取了罕见病相关的知识进行RAG,那么通用大模型的训练语料会不会已经爬取了他们进行训练,为什么你还要做RAG?12、八股相关:Transformer中的Decoder介绍一下你的理解?13、你在浏览器中输入一个url,到返回请求,中间会经过怎么样的一个流程,你可以详细描述一下吗?14、你用的计算机编程语言中的锁可以介绍一下?15、你有了解过Multi-Agent架构吗?16、你对B+树有了解嘛?17、多头注意力机制你的理解是什么,为什么不能换成单头的?18、你的简历更适合投算法岗,为什么要投我们的ai应用?19、AI coding,开发一个符合具体要求的代码自动审核和修复的Agent,限时半小时
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今天跟大家分享两个Agent和RAG相关的比赛。27届找实习的伙伴可以自己去参加一下,认真做完,我只能说:比培训机构的项目好太多了。下面直接上比赛信息。🏆 比赛一:KDDCup 2026https://dataagent.top/赛题名称:用于复杂数据分析的数据代理涉及的技术点:SQL数据、PDF数据的预处理长问题拆解与多步解答工具调用多模态数据推理这个比赛是数据挖掘领域的世界杯级别,含金量不用多说。🏆 比赛二:DataFountainhttps://www.datafountain.cn/赛题名称:具有多模态能力的客服智能体设计核心目标是解决:多模态信息理解不准、幻觉回答等痛点。赛题聚焦“多模态感知 → 精准理解 → 知识增强”全链路,要求设计一个具备以下能力的智能体:多模态对话理解RAG知识增强多轮对话与幻觉抑制这个比赛是为产业级客服系统提供技术储备,非常贴近真实应用场景。💬 题外话其实参加比赛也没多难,核心就是两件事:坚持 + 努力思考。主播也推荐阿里云天池的Search Agent比赛,实验室的师弟师妹去参加了,成功拿下了第八名。我看了一下他们的解决方案,其实也没多复杂。就是一个Search Agent,主要用了ReAct模式来完成多轮迭代搜索。虽然核心框架不复杂,但真正做出成绩,里面涉及到的细节处理还是很多的。这也是区分名次的关键所在。📌 总结如果你27届找实习,简历上缺项目经历,去参加这两个比赛就对了。一个是KDDCup 2026(数据分析Agent方向),一个是DataFountain(多模态客服Agent方向)。认真做完,写进简历,比市面上绝大多数培训机构的项目都管用。
哪些AI项目值得做?
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