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易与天行
2020-09-19 18:59
美团_核心本地商业_前端开发工程师
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2020-09-19
在牛客打卡8天,今天学习:刷题 20 道
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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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03-06 18:20
门头沟学院 Java
26双非本春招要凉凉了吗
简历求拷打,有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写,大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟
黑色巴基:
实习这么久没转正吗。不过你这个是美的还是美云?
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03-27 09:52
广西大学 算法工程师
百度 AI Agent开发 一面
1.多轮对话中,如果不同轮次的记忆发生冲突,你如何处理?这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”,而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度:时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先,但前提是它来自更可信的输入;来源上,用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入,优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容;置信度上,如果只是一次低置信抽取,不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层,一层是 event log,完整保留用户每次表达过什么;另一层是 materialized profile,也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时,不是直接物理覆盖,而是先记事件,再按规则刷新画像。...
百度一面1027人在聊
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