快手实习

常见的业务题架构理解篇Q1 Transformer模型主要由哪两部分组成？Q2 自注意力机制中的Q、K、V矩阵是什么缩写？Q3 多头注意力中"头"（head）指的是什么？Q4 位置编码的作用是什么？Q5 Encoder和Decoder结构的主要区别？Q6 为什么要使用残差连接（Residual Connection）？基础组件篇Q7 前馈神经网络（FFN）有多少层？Q8 Layer Normalization放在哪个位置？Q9 激活函数ReLU和GeLU的主要区别？Q10 词嵌入（Word Embedding）的维度代表什么？Q11 注意力掩码（Attention Mask）的作用是什么？Q12 为什么要使用dropout技术？训练基础篇Q13 预训练（Pre-training）的目标是什么？Q14 什么是语言模型中的"自回归生成"？Q15 数据并行的基本实现方式？Q16 什么是训练中的批量大小（Batch Size）？Q17 学习率（Learning Rate）过大会导致什么问题？Q18 训练损失（Training Loss）下降说明什么？模型应用篇Q19 什么是文本生成中的贪心解码（Greedy Decoding）？Q20 温度参数（Temperature）如何影响生成结果？Q21 模型推理时为什么要限制生成长度？基础概念篇Q25 参数量（Parameters）和计算量（FLOPs）的区别？Q26 什么是生成式AI（Generative AI）？Q27 预训练模型和传统NLP模型的核心区别？Q28 为什么大模型需要海量训练数据？Q29 什么是过拟合（Overfitting）现象？Q30 模型推理（Inference）是指什么过程？工程实践篇Q31 GPU显存不足时常见的解决方法？Q32 模型权重文件（Checkpoint）包含哪些内容？评估基础篇Q37 如何评估语言模型的生成质量？Q38 困惑度（Perplexity）指标的计算原理？

Diffusion Model（扩散模型）扩散模型是一类基于概率生成的深度学习模型，核心思想是通过模拟“扩散过程”（从有序到无序）的逆过程，逐步从随机噪声中生成逼真的数据（如图像、文本等）。自2020年以来，扩散模型在图像生成领域表现突出，成为与GAN、VAE并列的主流生成模型，典型代表包括DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）、Stable Diffusion等。核心原理扩散模型的工作流程分为两个阶段：前向扩散（Forward Diffusion） 和反向扩散（Reverse Diffusion）。前向扩散（加噪过程）从原始数据（如一张图...

末九鼠秋招想碰瓷大模型的，秋招就试了试元戎启行的大模型岗，果然还是收到了秋招第一挂，感觉做llm的简历都很夸张，目前了解到的信息是学历(大部分要c9及以上) + 论文(至少要一篇顶刊顶会) + 实习经历(至少要一段大厂实习)，上面说的都是基本的，可能真正竞争的都是一些更牛的大佬。还是老老实实做后端吧(后端的卷度也不低)还有听说秋招比暑期难的不是一个量级，那些你暑期能拿到offer的厂秋招再面可能就拿不到了，真的是这样嘛希望能早日迎来末九鼠的春天吧

同学们，牛客算法部找一起“干实事”的小伙伴啦！ 先和你掰扯清楚咱们在忙啥——你平时刷牛客时，首页刷到的“刚好想看的题解/面经”、搜索栏里一输就准的结果、甚至那些“不烦人的广告”；还有 AI 面试里的“个性化出题”、考中跟你对话的数字人、悄悄“抓作弊”的算法，以及面试完立刻出来的评分报告——这些用户天天用、天天依赖的功能，背后都是咱们团队在撑着。 没有虚头巴脑的“概念项目”，每一行代码、每一次模型调优，都是为了解决“用户是不是真的用着舒服”“面试是不是真的公平”这些具体问题。 现在我们要找两类人： 一类是想全职加入的“算法打工人”——不管你是有 1-3 年经验想换个“能摸到结果”的团队，还是刚毕...