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自信的加菲猫在看面经
03-13 10:34
贵州财经大学 BD经理
发布于贵州
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二本市场营销简历拷打
春招已经投了一个周了,投了大概40多个网申了,要么笔试/测评,很少有面试。不知道简历是不是很差,希望大佬们帮我看看,给我一点修改意见。我也想知道一下,大家面试的问题,我想总结一下。
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测试14
北京大学 战略分析
测试
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发布于 03-16 11:34
江苏
联想内推来找我
联想_算法工程师
友友,营销看看我们这里呀,我可以帮你tui
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发布于 03-13 17:36
天津
暂无评论,快来抢首评~
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感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下,重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致,你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里,输出格式不一致通常有三层原因:第一层是模型没理解任务边界,第二层是格式本身太脆弱,第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束,尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起;然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码,还是生成后重排修复。如果业务要求严格,比如必须产出合法 JSON,我不会只依赖 prompt。我会让模型先...
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发点面经攒攒人品~1.实习介绍2.拷打第一个项目3.拷打第二个项目4.在向量化之前,为什么要对长文档进行切片?如果不切片会有什么后果?5.切片时设置重叠区域的作用是什么?这个比例你通常怎么来确定?6.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别,分别适合处理什么样的搜索需求?7.向量库检索出的Top-K结果,如果K值设置得过大,对后续的生成质量有哪些负面影响?8.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时,各自的优缺点是什么?9.为什么在初筛召回之后,还要加一个Rerank模型?它能解决向量搜索的哪些局限?10.如果文档发生了局部更新,如何通过增量索引来避免全量重新向量化?11.在RAG的生成阶段,如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉?12.了解HyDE吗?介绍一下原理,它在处理模糊提问时有哪些优势?13.随着超长上下文模型的出现,你认为传统RAG架构的必要性是否降低了?14.你了解哪些大模型推理框架?SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势?15.调用大模型API时,为什么要使用asyncio异步编程?它在处理高并发请求时有何优势?16.针对大规模PDF解析这种任务,你选择多线程还是多进程?17.如何确保Agent返回的结果是标准的JSON格式?如果模型输出中有多余的说明文字,你在后端如何提取?18.场景题:对于RAG,如果检索到了针对同一故障的两份手册,内容相互冲突,请你设计一套逻辑,让模型能够识别冲突并优先选择时效性更高的信息?19.手撕:第k大元素
查看19道真题和解析
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