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Night_Voyager
01-06 21:58
合肥工业大学 推荐算法
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xdm,211硕士搞搜广推学历够不够
xdm,211硕士搞搜广推学历够不够
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2025-12-18 11:15
上海交通大学 算法工程师
美团校招大模型算法一面50min
1.为什么用责任链模式,有哪些好处, 项目中有没有其他的设计模式?2.mysql 有那些索引?你觉得 innodb 索引为什么用 b+树 而不是红黑树,其他的引擎的索引有了解吗? 举一个你项目中遇到的使用组合索引的例子,为什么选择这些字段?建立索引的时候选取字段有哪些要注意的?3.消息幂等组件库怎么做的? 为什么用消息队列? 除了 rocketmq 其他的有了解吗 ? 现在有这么一个场景,你刚才讲的本地消息表的 消息 是存在 redis 的, 如果突发流量打垮服务器怎么办,说一个你认为的优化方案?ai 项目:1.为什么做这个项目?你考虑的点在哪里?对自己使用的技术怎么样去了解的,比如向量数据库等(这里自己提的)2.RAG 流程3.embedding 之前的向量化怎么做的有没有了解?项目里面openai 的这个模型的向量化怎么做的(后面这个自己补充的)八股: jvm 的逻辑分区了解过吗?经历过怎么样的变化?g1 和 cms 的区别 ? 堆区详细的划分知道吗?手撕: 二叉树层序遍历 10 min
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01-05 12:56
门头沟学院 C++
AI——我的导师(毕设版)
不开玩笑,如果我的毕业论文致谢里能写实话,排在第一位的绝对不是我导,而是我的 GPT-4 / Claude / Gemini。比起那个神龙见首不见尾、每次见面只问“进度怎么样”的碳基导师,这位硅基导师才是我得以苟活到今天的支柱。1. 学术黑话翻译机 “这个模型加了这一层之后,效果变好了,跑得也快。”AI 改的: “通过引入该特征增强模块,模型在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了在低信噪比环境下的鲁棒性,验证了该架构的有效性。”它不生产观点,它只是学术垃圾的搬运工和包装师。2. 理论强行解释器 随便设了个参数 ,实验效果竟然最好,但完全不知道为什么。AI: “正则化约束”、“权衡偏差与方差”x...
你都用AI做什么
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2025-12-15 09:10
中南大学 算法工程师
26校招阿里云Agent算法二面
1.八股:请介绍一下Transformer的核心组件及其作用2.八股:介绍LLM Decoder-Only架构3.八股:你对SFT的理解是什么?与预训练相比有什么差异?4.项目:SFT冷启动时数据集构造需要注意哪些因素?为什么要做数据清洗与均衡采样?5.项目:介绍一下RAG的整体流程。在Agent落地场景中,RAG会遇到哪些延迟和正确率问题?你怎么优化召回链路?6.项目:在你的问答Agent项目中,数据集构造的自动化流程是怎么实现的?7.项目:你是如何利用多Agent协同来提高推理正确率的?调度策略如何实现?8.项目:你提到用DeepSpeed做SFT训练,请讲一下DeepSpeed ZeRO Stage 1-3的区别,以及什么时候用FSDP会更好?9.项目:你做Prompt优化时,是如何判断优化后的Prompt在Agent推理链路中性能提升的?用什么指标来衡量?10.项目:在多Agent系统中,如何保证异步任务执行的稳定性和结果一致性?11.项目:如果Agent推理API需要低延迟响应,你会从哪些方面做系统级优化?12.代码题:lc34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
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2025-12-23 14:54
西北工业大学 Java
面经算法
有m个苹果,分给n个人,每人可以分到0-m个苹果,求有多少种分法? 做了一个回溯题,还记得一刷力扣的时候回溯真的一塌糊涂 在别人面经上看到这个题,想着做一下没做出来,重新记起回溯!! import java.util.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; class Solution { // 有m个苹果,分给n个人,每人可以分到0-m个苹果,求有多少种分法 public static List<List<Integer>> getAllDistributions(int m, int n) { Li...
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2025-12-24 11:20
中南大学 算法工程师
字节大模型算法实习一面 1h
1.实习介绍2.论文工作介绍3.为什么构建这个benchmark4.构建数据集的时候遇到哪些问题,怎么解决5.选择这个微调模型的原因6.mplug的框架7.视觉编码器用的什么8.线性投影层具体情况9.qwen2的结构10.transformer的计算11.了不了解其他的transformer或者attention12.用了多少卡13.怎么做的分布式训练14.zero3不适合训练使用的原因15.介绍论文的多阶段CoT微调16.lora的原理17.lora的初始化18.矩阵B 为什么用0初始化19.手撕:一个字符串中出现次数最多的字符以及次数20.反问的时候还问了强化学习的原理
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