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勒革力
2021-03-11 23:29
复旦大学 产品经理
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2021-03-11
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 39 道
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03-24 09:11
吉林农业大学 算法工程师
小米 AI Agent开发 二面
1. 你怎么理解 Agent,和普通大模型问答最大的区别是什么?答:普通大模型问答更像是“你问我答”,核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样,它更像一个会做事的系统,除了生成文字,还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”,而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念,Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息,再结合文档输出结论,最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里,Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力,这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...
AI-Agent面试实战...
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03-14 09:36
南京信息工程大学 产品经理
怎么找日常实习暑期实习
27届找实习为什么0回复0面试,是不是因为双非而且没什么项目啊啊啊,真的很需要一个实习,我已经投了很多家了,需要怎么再改改简历么? 我投的都是数分、运营、用户类,或者有没有推荐的中小厂呀
今天你投了哪些公司?
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03-17 09:53
郑州航空工业管理学院 Java
实习三天,坐那刷了三天力扣,这正常吗
目前大三下,学院本,投了五百多份简历,才得到的这份实习,大概是一个八九百人的厂,分公司挺多,但是来三天了,啥工作任务都没有,每天坐在那里刷力扣,我想问问各位大佬这种情况正常吗
AzureHoriz...:
+1 我这怎么也算个中厂了,两周前说要做个培训,结果就发了个文档让先看,已经干坐了两周了,每天除了刷算法题,就是刷面经
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昨天 19:34
吉林农业大学 算法工程师
携程 大模型算法开发 一面
1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k}),全参数微调直接更新整个 (W),成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里,所以把增量写成:W' = W + \Delta W = W + BA其中,并且r≪min(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W),只训练 (A) 和 (B),这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化,(B) 初始化为 0,或者相反。这样一开始 (\Delta...
AI-Agent面试实战...
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