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Petal_Bloom
03-17 17:30
门头沟学院 推荐算法
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滴滴大模型算法实习面经分享
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题
1.如何防止毁灭性遗忘
2.大模型如果应用到具体场景
3.现在大模型应用的主流范式
4.常用的开源大模型
5.一道数学题
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美团暑期AI面
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03-16 19:00
同济大学 算法工程师
蔚来大模型强化学习训练一面
📍面试公司:蔚来🕐面试时间:2026.03.16💻面试岗位:大语言模型强化学习算法实习生❓面试问题:自我介绍项目经历1,拷打项目动机,方法细节,评测方式,遇到的难点和解决方式,提出的方法为什么有效强化学习算法理论基础,介绍PPO算法,算法计算公式,优点,训练流程,介绍GRPO算法,特点,优势有关强化学习算法的代码库,TRL,VERL,Ray等询问对于Agentic RL 的认识,其中可能存在的难点,答了算法侧的稀疏奖励问题和工程实现上各类工具的稳定性编程题,word1->word2的最小操作次数🙌面试感想:自我介绍吟唱时间太长,适当压缩为教育背景,研究背景,项目/实习经历的简单介...
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03-17 13:30
门头沟学院 推荐算法
滴滴日常实习 大模型算法面经
继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享1.Transformer 中为什么要用多头注意力?单头注意力有什么局限性?2.GRPO 和 PPO 在 RLHF 中的核心区别是什么?3. vLLM 的核心优势是什么?4.为什么在推荐系统中引入RAG?知识库的数据来源和构建流程是怎样的?5.嵌入模型为什么选 BGE?FAISS 索引是如何构建的?6.RAG 的 chunk 划分策略是什么?7.什么场景需要GraphRAG?8.当输入超过模型上下文长度时,有哪些主流解决方案?9. 手撕:乘积最大子数组(LeetCode 152)
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03-16 09:48
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 一面
1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重,而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支,用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k,全量微调时直接学习ΔW,LoRA 则把它写成:ΔW=BA其中A∈Rr×k,B∈Rd×r ,,(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成:h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项:这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构,不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快,而且原模型参数冻结,方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...
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03-14 10:16
天猫技术_服务端开发
似乎今年大厂开始的比较晚
字节 腾讯三月初就开始了,阿里3.18才开启,但是已经开始造势了,阿里巴巴开始的这么晚,难道是刚盘点完hc?据说今年招聘大方向也是AI,同学们加把劲吧
落贝贝:
同学,看看我的主页,AI独角兽,这个笔记写的很清晰
你感受到金三银四了嘛?
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