1.了解deepseek - R1吗，介绍一下2.大模型灾难性遗忘是什么？怎么解决的？3.gbdt怎么实现并行化的？4.deepspeed三个阶段。5. 多路检索如何实现？如何合并多路检索的结果，对它们做排序？6.什么是旋转位置编码，解决了什么问题，为什么7.训练一个7b模型要占用多少显存，不同zero阶段能节省多少显存8. Embedding 与生成模型协同工作是怎么做的？9.讲DPO、PPO、RLHF。10.为什么在参数高效微调中使用低秩矩阵分解？11.数组中目标出现的开始和结束位置，二分秒了。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

笔试时间：2025年8月27日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题KNN 算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的 K 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。请按照下面的步骤实现 KNN 算法。KNN 算法说明：计算待分类点到其他样本点的距离通过距离进行排序，选择距离最小的 K 个点提取这 K 个临近点的类别，根据少数服从多数的原则，将占比最多的那个标签赋值给待分类样本点的 label本题说明：给定数据集中，默认每一类标签都存在数据，不存在某类型数量为 0 的场景消除不同特征权重问题，给出数据均已做好归一...

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华为ai岗用Python的话是不是不能用numpy呀