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牛客627551318号
04-22 16:47
哈尔滨工业大学 Java
发布于广东
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快手和腾讯哪个转正率高呢?
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04-22 16:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 三面
1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick?答案:现在 LLM 落地里,很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶,区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏;第二步是做数据闭环,把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集;第三步是做推理侧优化,比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错,这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...
AI-Agent面试实战...
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04-25 13:50
门头沟学院 算法工程师
快手推荐算法 27暑期一面分享
有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流‘1.项目拷打2.为什么主模型不能加入相关特征3.业务视频的后验的均值label有特殊的嘛4.样本如何构造的5.模型是冷启动还是热启动,为什么要这样;冷启动多久能收敛6.介绍MMCN7.模型上线有多少资源消耗8.Ihuc具体是放在哪一层的9.tokenmixer和mmcn的区别是什么,为什么没有推tokenmixer10.MMCN的scaling效果怎么样;11.相同的参数量,mmcn和tokenmixer的训练速度有区别嘛,样本数量,资源数量12.缓解负迁移是怎么做的13.从这个项目实习中有什么收获嘛14.样本的存储格式是怎么样的15.还了解业界的其他精排模型代码二维dp:最短路径
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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04-23 11:32
中国海洋大学 Unity3D客户端
快手进度是笔试但是没有收到任何笔试邮件正常吗?
10天前投递的了,进度一直停留在笔试没动过,有人知道是啥情况吗?
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04-19 11:28
重庆大学 Java
快手-二面-4.14
上来先写算法,让写个快排,磨蹭半天没写出来,问能不能写归并,结果归并半天也没写出来。然后让写个单例模式,也没写出来,到这里已经开始跟面试官对着尬笑了,到现在也没结果,应该是挂了讲一下 ConcurrentHashMap ?讲一下 ThreadLocal ?MyBatis 中 Mapper 接口为什么不需要实现类就可以直接调用? (动态代理)秒杀场景中如何解决超卖问题?秒杀场景中如何解决少卖问题?如果 Redis 中库存数据丢失了该如何处理?介绍一下 RAG 的整体流程除了向量召回,还有哪些文档召回方式?当用户问题与文档语义相近但无法召回时如何优化?(对用户问题进行改写)MySQL 中常见的索引...
不要卷我了:
没撕出来还继续问已经不错了,我面某中厂,开始数据库场景题20分钟没做出来,时间到了后“同学我这边没什么要问的了,你还有什么问题吗?”
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