快手大模型应用算法一面 50min

1.面试官先简单介绍团队，然后进行自我介绍；
2.对项目和论文进行了细致询问；
3.为什么多头注意力能提升表达能力？
4.大模型中使用RMSNorm的原因？它和LayerNorm有何差异？
5.LoRA和PromptTuning的区别，以及各自适用的场景？
6.模型微调时是否遇到过过拟合？如何处理的？
7.大模型推理时的加速思路？
8.KV Cache是如何起作用的？为什么对长上下文推理很关键？
算法题手撕：
字符串的全排列。
二叉树序列化与反序列化。
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2025-12-13 12:09
苏州大学 C++
一段长期深度实习 vs 多段短期浅尝辄止
我在职场摸爬滚打多年，看过数千份简历，也亲自带过不少实习生。关于“一段长期深度实习” vs “多段短期浅尝辄止”，这其实是大学生职业规划中非常经典的一个博弈。 如果非要给个一锤定音的结论，作为招聘方，我的答案是： 在大多数情况下，一段有结果、有闭环的“长期深度实习”，远比三四段走马观花的“短期体验”要“香”得多。 但我会把这个问题拆解开来讲，因为不同阶段，策略不同。以下是我从**招聘官视角（Hiring Manager Perspective）**为你做的深度剖析：一、 为什么我看重“长期深度实习”？（6个月以上）在筛选简历和面试时，我对长期实习的候选人往往会有更高的期待值和信任度，原因有三点...
实习越久越好，还是多多益...
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2025-12-20 18:38
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2025-12-21 21:06
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领导对我说过有启发的话
有一次，mt对我说过一句话：“先把事情做成，再去追求完美。”这句话看起来很普通，却在很长一段时间里改变了我做事的方式。以前遇到问题，我总想着一步到位，方案要完整、代码要优雅、结果要足够好才肯开始。结果往往是准备得越久，越容易拖延，事情反而迟迟没有进展。后来我慢慢发现，真正推动事情向前的，不是一开始就做到完美，而是先迈出那一步。哪怕是一个不够漂亮的实现、不够成熟的想法，只要它真实地落地了，就能暴露问题、积累经验，也更容易持续迭代。这句话让我学会降低“开始”的门槛，把精力放在执行和反馈上。很多看似复杂的事情，正是在不断修正中逐渐变好的。与其被完美困住，不如先行动起来。
投递完美世界等公司8个岗位
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2025-12-28 19:14
哈尔滨工业大学 算法工程师
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2025-12-14 19:13
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你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...
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