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昨天 14:14 中国第一拖拖拉机集团有限公司拖拉机学院 Java

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我4.24面试的，已经收到调剂通知了，让我转技术支持

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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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04-16 10:46

已编辑

京东_Java开发工程师

JD社招急招JAVA后端工程师

要求3～5年工作经验有互联网行业经验优先有本地生活或地图相关经验有兴趣投递的可以私信或者发简历到我的邮箱**********职位介绍：1.负责LBS系统模块的业务需求分析，参与系统设计、开发、维护工作；2.与产品和业务团队有良好的协作，深入理解业务需求，并推动项目的高效开发与交付；3.对系统进行监控和故障排除，及时响应并解决线上问题，确保业务平稳运行；4.探索学习后端开发最新技术，保持技术前瞻性，扩展技术深度与宽度，提升研发效率。任职要求1.JAVA基础扎实，熟悉io.多线程.集合等基础框架，熟悉分布式、缓存、消息等机制；2.熟练掌握Spring框架，Spring Boot，SpringMVC，dubbo，MyBatis框架，阅读过源码的优先；3.熟练掌握数据库设计和优化经验，熟练使用MySQL等关系型数据库，了解mysql底层原理；4.熟悉ElasticSearch，Redis，MQ的使用。

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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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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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