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不鸣
2019-11-26 23:54
字节跳动_商业化技术_高级后端工程师
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2019-11-26
在牛客打卡47天,今天学习:刷题 22 道/代码提交 22 次
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04-02 23:29
广西大学 算法工程师
懂车帝 AI Agent开发 二面
1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答,而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大,适合任务分布和原模型差异比较大的场景,比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候,它更容易学到深层适配;LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景,特别是多任务并行或者多租户配置时,管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移,比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯,LoRA 往往就够了。反过来,如果发现训练后模型虽然会答,但深层行为模式改不动,比如推...
AI-Agent面试实战...
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03-31 00:18
广西大学 算法工程师
小鹏 大模型算法 一面
1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是,微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉,而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W),微调后的权重写成:其中 (A) 和 (B) 的秩都很低,参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数,只训练这两个小矩阵,这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务,因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上,有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层,本质上是在表达...
AI-Agent面试实战...
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03-20 20:48
曲阜师范大学 测试开发
六面字节终oc 我的暑期结束了
timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面(挂)2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长
在人才库的椰子很可爱:
看来字节很喜欢出 无重复字符最长子串,我前几天社招一面也是这题
我的OC时间线
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03-26 18:28
杭州电子科技大学 嵌入式工程师
有大佬帮忙看看简历吗😭
狄文君:
多段项目经历 + 专业技能拉满,这简历很能打,坐等好消息!
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04-03 14:59
上海得物实业有限公司_供应链解决方案(准入职员工)
得物内推,得物内推码
得物测开一面面经,摘自优秀牛油面试时间:24/10/19面试时长:30 min1. 自我介绍; 2. 为什么找测试岗位; 3. 讲一下测试的一般流程; 4. 设计测试用例的常用方法; 5. 如果需要测试一个接口,去测试一个并发场景,应该如何去做; 6. 如何去设置多线程; 7. 10万级别的接口访问量,如何去模拟; 8. 数据库了解如何; 9. 2000万中有2万条数据是热数据,需要经常使用的,如何实现; 10. socket 和 http 的区别; 11. 现场直播或者打游戏,在线视频,使用 http 还是 socket; 12. 如果你负责一个项目,需要多个团队或者业务组合作,作为项目负责...
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