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匿名牛油
2021-05-06 14:30
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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03-27 16:28
华中科技大学 Java
京东一二面面经
一面redis 的常见操作java 创建线程的方式线程池参数:核心线程数的合理数量?实际生产如何调整?Java 创建线程池如何创建?有哪些方法?事务管理:有用过 Spring 事务吗?一般怎么使用?(@Transactional)什么情况下会导致事务失效?事务的传播机制有哪些?实习无手撕二面二面主要我问了实习,聊了聊性格30min左右后续:二面挂,当时面试官还说祝我后续流程顺利,我服了
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03-26 15:56
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
那场笔试,开始自我怀疑
秋招笔试里,最难的当属美团。算法题刁钻晦涩,计算机网络、操作系统考点极深,还有大量场景设计与逻辑推理。作为后端学生,做完只觉基础漏洞百出,也让我更清楚差距,之后针对性补了不少薄弱知识点。也可能美团那会我是第一次做的第一家笔试。#你做过最难的笔试是哪家公司#
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03-26 12:00
已编辑
门头沟学院 Java
能接受吗?
能的兄弟,能的,一天200k我肯定干
offer魅魔_oc...:
100-200每天,你还要倒贴100
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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