许愿网易雷火offer

📍面试公司：阿里国际🕐面试时间：26.4.9-45分钟💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：非简历上的补充介绍构建向量与关键词混合检索的背景、具体实现逻辑，以及为何选择ES作为统一存储引擎而非独立向量数据库，以及ES如何存储向量化文本和文本的？向量与关键词检索的结果怎么处理的？针对混合检索效果的评估，你采用了哪些指标？当前评测方法存在什么局限性？后续计划如何构建更贴合水利业务的评估体系？在多格式文档解析环节，为何选用Apache Tika而非直接调用大模型进行解析与分块？这种选型背后考虑了哪些工程约束？介绍Redis Bitmap管理文件分片状态的作用。了解过业界的上下文记忆和多轮对话吗？...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身，真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是：如果模型参数量是 N，训练精度是 bf16，那么参数大约占 2N 字节，梯度再来一份 2N，如果用 Adam，还要额外保存两组一阶和二阶矩，通常再加 4N + 4N 字节。也就是说，不考虑激活值时，单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后，激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...