日常实习 字节大模型算法一面面经

攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!
1.实习拷打
2.项目拷打
3.深挖论文,3dgs的优化参数是什么
4.训练数据是怎么来
5.球谐函数的作用是什么
6.问了一些经典网络结构,从卷积到注意力机制
7.简单画了一些transformer的结构,推注意力机制公式
8.手撕,合并多个有序链表
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强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 03-28 07:35 广东

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祝大家都能拿到满意的Offer!1.项目拷打2.你们这里说的分层混合编排式 Agent 架构设计是具体怎么做的3.我问一个就是你们在Routing那里,你会根据难度去做不同的一个处理,对吧?那你们这个难度是怎么划分的呢4.你刚才提到就是说,比方说如果刚开始有动态升级的一个范式,就是比方说这个任务刚开始被分配到了7B但是如果它在生成的过程当中,置信度或者说生成的结果它的置信度比较低,你们这个置信度是怎么生成的呢5.你们大概配备了多少个工具6.以风险评估为例,你们的输入输出分别是什么呢7.你的字段是什么8.比方说你说的收缩压这个字段,在用户的问题当中可能不会有这样的一个检测数据。那这种情况你们是怎么来处理呢9.我看到你这里有说在引入了应用层的MOE按照任务动态的激活专家路径,这个具体是怎么实现的呢10.这里就有个问题,我们针对不同的科室去训练一个微调专家,那你们是你们怎么训练的呢?怎么针对于不同科室去训练的,第二个问题就是逻辑上你们这个专家数量可不会少,然后你们的工作量会比较大,这个问题你们又是怎么解决的呢11.你们最终大概是用了多少个专家12.每个大概训练的数据量是多少呢13你们的这个70b模型用的是自己?从头开始预训练的吗?还是用的开源的14那你们医疗数据你们医疗数据的主要来源是在哪里呢?
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