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呼啦啦小黄
2024-03-28 22:39
中国农业大学 机械设计/制造
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北京发那科
有无兄弟姐妹们了解北京发那科的技术服务工程师呀?!
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中国农业大学 海外市场
学姐 我也是这个岗
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发布于 2025-09-29 18:07
北京
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04-02 21:58
滨州科技职业学院 Java
快手日常面经~二面已挂
发面经攒后面的人品,我攒我攒一面:1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么,比如引入长期记忆,讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面:自我介绍说一下最深的点,感觉有点为了表现自己说错了,是自己做的最深的点,我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口,问我数据量到底有多少?我不知道啊!确实是扣分点Agent范式是怎么做的?混合查询怎么做的?组合总数---感觉还是自己太菜了
查看12道真题和解析
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-19 10:38
看到网传的丁老板这个图片,简直要笑死
rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了
实力求职者:
真的绷不住了,第一张霸总人设,第二张求生欲拉满
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03-31 00:39
广西大学 算法工程师
微信 大模型算法开发 一面
1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住,真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”,而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大,但单次前向只走少数几个 expert,所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力,因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert,训练会很不稳定,热门 expert 被打爆,冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销,尤其多机训练时,token dispatch 和 gat...
AI-Agent面试实战...
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