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匿名牛油
2024-06-20 14:54
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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8.8x(15-18)
1/1
学历
| 硕士其他 |
公司
中移物联网
岗位
研发
地点
武汉
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「中移物联网」
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03-26 15:36
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
一半真实一半包装
我认为实习的产出有以下几个部分构成,日常工作安排,协助mentor进行需求开发,阅读相关业务文档。产出的唯一原则就是:你学到了,就是自己的,就可以写到自己的实习经历上面。从接口调试、数据库优化到参与业务逻辑落地,每一行代码、每一次 bug 修复都是实打实的积累。不虚构项目、不夸大成果,靠真实能力立足,踏实比光鲜更重要。#你的实习产出是真实的还是包装的?#
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03-22 20:56
华北电力大学(保定) Java
蚂蚁集团-AI Coding笔试
使用在线IDE,根据一个readme文件,写出一个完整的项目。readme如下:智能安全邮箱设计题目目标在本地环境实现一个“可用 + 可测 + 有安全设计”的邮箱系统,包含服务端与客户端,并引入基础智能能力。总体约束不可直接使用成熟开源邮箱系统库作为核心实现。可使用通用网络库与基础加密库,但需说明用途。所有功能需提供可复现测试步骤和结果。必做功能1. 服务器管理实现 server 进程,负责接收、存储、分发邮件。测试要求:同时运行两个服务器,模拟两个隔离域名的邮箱系统。两个系统之间可互相发信。两个系统存储应逻辑隔离(不可直接读写对方用户数据目录)。2. 客户端管理实现 client 进程,负责...
想居家的小猫不要葱花:
请问这个是什么岗位的笔试呀
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03-11 22:49
武汉大学 人工智能
力扣刷爆
是我写的代码太烂了吗
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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