这两个感觉都不是很核心的业务，既然这样，就算钱多的_牛客网

嵌入式的小白

2025-11-22 13:52 西安理工大学嵌入式软件开发

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这两个感觉都不是很核心的业务，既然这样，就算钱多的

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04-13 08:54

广西大学算法工程师

作业帮大模型算法开发二面

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...

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04-06 16:35

门头沟学院 Java

字节tiktok ai后端开发实习一面

努力拥抱AI中…1.实习拷打2.算法题-leetcode 1861 旋转盒子3.你用的什么微服务项目架构4.微服务中多机是怎么相互沟通的5.RPC是怎么知道另一台服务的地址的6.注册中心又是怎么知道机器的地址的7.那注册中心是怎么选择哪一台机器来提供服务的8.你常用的负载均衡策略是什么9.轮询策略有什么优缺点？10.假如我们使用nginx做负载均衡，用户反馈说上一秒登陆了，下一秒刷新一下又退出要重新登陆，这是为什么11.那怎么让登陆时候访问固定一台机器？12.你平时怎么用AI Coding的？13.那你怎么保证你的AI 生成的代码可用？14.除了提示词工程还有其他的吗？15.说一下大模型的原理吧

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04-21 23:50

快手_后端开发

AI认知篇8：详解Harness技术

前言这是我的agent系列文章的第8篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏想象一下，你拥有一匹日行千里的神骏，它力量无穷，速度惊人。但如果直接骑上它去送货，结果很可能是：它跑得飞快，却跑错了方向，或者在半路被路边的野花吸引，完全忘了任务。这匹“神骏”就像今天强大的大语言模型（LLM），而Harness，就是为它量身定制的“缰绳”、“马具”和“导航系统”。简单来说，Harness（驾驭层）是...

聊聊我眼中的AI

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04-22 22:28

字节跳动_后端开发实习生(实习员工)

字节后端实习day10

debug代码，熟悉接口。代码太复杂了，还有各种设计模式。21点下班。

正在实习的你，几点下班

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04-10 20:16

广西大学算法工程师

猿辅导大模型开发一面

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

AI-Agent面试实战...

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