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03-26 14:45
广西大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 二面
1. 你做过大模型数据处理的话,预训练数据清洗一般怎么做,去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题?预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容,避免浪费训练 token,也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容,不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容,比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则,而是多阶段处理:先做规则清洗,再做语言识别、长度过滤、内容打分,最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
AI-Agent面试实战...
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昨天 16:21
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门头沟学院 产品经理
双非走产品路线,兄弟们给点建议
双非二本计算机,不写代码转产品,目前有真实企业产品 / 项目实习,落地经验都能看。深知双非在产品岗的学历劣势,全靠实习和项目硬扛。现在目标明确:拿下下一份大厂产品实习,为秋招铺路。求同背景、同路线的兄弟们给点建议:双非产品怎么补短板,才能和高学历的同台竞技?怎么把现有售前 / 项目经历,包装成产品岗的核心竞争力?哪些大厂产品岗对双非最友好,值得重点冲?有经验的兄弟,麻烦分享下你们的上岸路径,感激不尽!
产品人求职现状
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03-29 14:17
杭州电子科技大学 嵌入式硬件工程师
开发还有 promising 吗
AI 能力恐怖如斯……
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03-27 09:51
广西大学 算法工程师
美团 AI Agent 开发二面
1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗?训练集应该包含哪些?怎么得到训练数据集?如果只是让模型“知道有工具”,那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式;但如果想让它真的会用工具,训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本:一类是该调用工具的,一类是不该调用工具的,还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹,把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时,就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本,而在构造反例,比如参数缺失...
AI-Agent面试实战...
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