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爵爵想睡觉
03-27 13:51
广东金融学院
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#找AI工作可以去哪些公司?#
除了大家熟知的几家大厂,我现在也在留意一些AI创业公司,比如做多模态、具身智能这些方向的。虽然风险大一些,但进去能接触的东西更多,成长可能更快。大厂和小公司都在投,看哪里合适就去哪。
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03-25 18:31
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DDPM 和 DDIM 的区别是什么? 第一步:前置小知识(重参数化技巧) 在扩散模型中,我们最常用到一个技巧:如果你有一个符合正态分布的变量 (均值为 ,方差为 ),我们可以把它拆成: 这里的 是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说: 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声 噪声强度)。记住这个公式,它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步:DDPM 的基础设定(从头到尾加噪) 在原来的 DDPM(去噪扩散概率模型)中,我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像(或者机器人的一个完美动作),叫做 。我们在它上面不断加噪声,加到第 步时,它变成了 。 DDPM 证明了一个极...
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03-25 15:24
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宇树科技、智元机器人、云深处科技:2026年是机器人量产的关键年,这些公司急缺SLAM算法、运动控制、机器视觉工程师。寒武纪、摩尔线程:国产算力崛起,急需AI芯片软件工程师、高性能计算工程师。智谱AI:国内大模型头部,重点招Agent算法、多模态人才,薪资给得很高
找AI工作可以去哪些公司...
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03-20 19:45
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03-25 18:55
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有向智元 Agent 一面
稳稳的寄了。Q:你的 Agent 具备上下文记忆功能,基于 ReAct 模式,目前实际运行中最多能支持多少轮对话?Q:在 ReAct 模式下,Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型(如 Kimi 支持 20 万+ token,DeepSeek 支持 10 万+ token)的上下文窗口限制,您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多(N 次)导致 Token 超出限制(撑爆上下文)的情况?如果有,是如何处理的?Q:在问答类场景中,如果 Agent 陷入死循环(例如反复搜索不到内容,不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作),有什么机制来检测并处理这种异常情况?Q:项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索,为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力?Q:像 Codex 这类代码模型,其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的?Q:目前 OpenClaw 比较热门,您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现?Q:您提到了“服务器辅助开发”功能,是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑?Q:你实现的“Plan-Execute-RePlan”流程与 Minus 这种有什么区别?
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03-28 23:49
门头沟学院 C++
字节跳动-后端开发实习生-C++ 一面
1. 自我介绍2. 项目介绍3. 进程和线程的本质区别是什么,为什么线程切换通常更轻答案:进程是资源分配的基本单位,线程是 CPU 调度的基本单位。一个进程有自己独立的虚拟地址空间、文件描述符表、页表等资源;同一进程里的多个线程共享代码段、数据段、堆、打开的文件等资源,但每个线程有自己独立的栈、寄存器上下文和线程局部存储。线程切换通常比进程切换轻,是因为同进程线程切换时,不需要像进程切换那样频繁切换地址空间和页表,缓存和 TLB 的破坏通常也更小。但“轻”不代表没成本,线程切换依然涉及内核调度、寄存器保存恢复、可能的锁竞争和缓存失效。4. 进程通信方式有哪些,怎么选答案:常见的进程通信方式有管...
C++ 常考面试题总结
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多模态哪家强
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