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Caraysica
2023-05-15 12:53
湖南大学 品牌公关
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超级纠结 拼多多23.4和凡岛24.5
210-280
1/1
学历
| |
公司
凡岛
岗位
大小周
地点
广州
备注
-
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「凡岛」
薪资查询
凡岛:总包210-280 大小周 base广州
拼多多:总包234 正统996 base上海
就薪资来说凡岛有优势 平台和稳定性拼多多又好很多
🆘怎么选啊
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06-09 13:27
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「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的! 但!前提是高效搞定KPI(划重点) 对比广州某些大厂「表演式加班」,凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 (上周刚见证同组管培生半年升主管,述职PPT那句“广州不相信眼泪,但努力的人永远幸运”直接封神) ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%,开会直接甩脑图互怼,但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包(粤菜湘菜川菜轮流投喂),本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤,周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 (广州打工人忠告:选离地铁<15分钟的房子!暴雨天就知道多救命) ▪️ 广州求职真心话 比起北上...
凡岛公司福利 172人发布
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06-06 09:56
门头沟学院 算法工程师
大模型面经每日总结 (京东大模型实习)
1. 基础概念题:什么是大模型核心加速技术中的 “算子融合”?举例说明其作用。答案要点:算子融合是将多个连续计算算子合并为一个,减少计算图中的节点数和显存读写次数,降低延迟。举例:如将 Transformer 中的 Add(残差连接)与 RMSNorm(归一化)融合,减少两次内存访问,提升推理速度。2. 技术原理题:Flash Attention V2 如何优化注意力计算效率?与 V1 的核心区别是什么?答案要点:• V1:通过分块计算注意力,减少显存占用(避免存储所有中间键值对)。• V2:引入 “内外循环交换策略”,将矩阵乘法的循环顺序调整为更适合 GPU 并行计算的模式,进一步提升计算效率,尤其在长序列场景下加速明显。3. 量化技术中,FP8、INT4 AWQ、INT4-FP8 AWQ 的适用场景和压缩率有何差异?4. RAG 系统中,文档切分粒度如何影响检索和生成效果?实际中如何确定最优粒度?5.在长序列推理场景中,PagedAttention 和 Prefix Caching 分别解决什么问题?如何配合使用?答案要点:• PagedAttention:将 KV Cache 分块存储在非连续显存中,避免显存碎片,支持处理超长序列(如百万 Token);• Prefix Caching:缓存历史对话的 KV 对,跨请求复用,减少重复计算(如多轮对话中复用上文缓存)。配合逻辑:PagedAttention 解决显存限制,Prefix Caching 减少计算量,两者结合可提升长对话场景的效率和稳定性。6. 在企业级推理场景中,如何根据需求选择量化方案?举例说明短文本高并发和长文本场景的优化策略。实时客服系统用 INT4 量化加速响应;金融报告生成场景用 FP8+PagedAttention 处理数千 Token 输入。
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06-05 16:44
门头沟学院 算法工程师
大模型面经每日总结(奇安信2025/6/5)
简述 Transformer 多头注意力机制理解词间关系的原理。训练 Transformer 时,如何解决梯度消失或梯度爆炸问题?GPT 等模型对 Transformer 结构做了哪些改进以提升生成效果?如何优化 Transformer 模型预测速度?说明 RAG 结合外部知识库与大语言模型提升回答准确性的机制。用 RAG 构建问答系统时,如何处理检索内容不相关或不全的问题?如何确定 RAG 系统中文档的合适切分粒度?当 RAG 系统知识库数据量大、检索慢时,有哪些提速方法?如何协同使用 Transformer 与 RAG 以发挥最佳效果?用 RAG 优化模型回答,有哪些实用...
查看12道真题和解析
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06-06 12:04
中国矿业大学 算法工程师
双非本 211 硕就业方向求大佬指点迷津
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26 年毕业,研究方向为深度学习图像相关的。目前有一篇北核,一篇 ei,一项专利。1、继续搞图像处理算法,实验室有矿上的项目是目标检测的,还算贴合。2、搞大模型应用,学一学 rag 和 agent。因为有一个师兄毕业转的大模型应用,整的还不错,在南京外企,一年 25。还有目前比较困扰的是这两个岗位对于学历的要求和市场的需求量
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05-27 16:34
已编辑
门头沟学院 Java
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恒生电子,是base杭州的,财富管理部门,给到了17k,五险一金,公积金按工资的12%华兴银行base广州,总行金融科技岗,年包26w,七险两金,但是公积金按照八千的基数,12%。实在不知道选哪个了
投递恒生电子股份有限公司等公司10个岗位
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