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面面俱到神
02-28 22:15
电子科技大学 算法工程师
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字节AI infra校招一面面经 1h
发一下问题给大家参考,攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
对照简历进行项目拷打
1. 两个有序数组找中位数,Leetcode.4
2. 写cuda:gemm,讲优化方法,讲评估指标
3. 手撕MLA
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年薪百万的安德鲁很胆小
National University of Singapore 算法工程师
好难。。好多手撕
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发布于 03-01 09:38
河北
暂无评论,快来抢首评~
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05-08 19:58
南京邮电大学 Java
滴滴一面4月17号(已挂)
请先做一个简单的自我介绍。挑一个你觉得做得最好的项目,详细介绍一下。你觉得这个项目里面最有挑战性的部分是哪一块?你在参考开源/现有方案的过程中,自己做了哪些改进?在开发过程中,有遇到过上下文过大的问题吗?怎么处理?你的长期记忆和短期记忆分别是怎么做的?你提到的“强约束信息”会不会越积越多?如果越来越多,你怎么处理?你简历里写了熟悉 MySQL,MySQL 在你的项目里主要用在哪些场景?具体讲一下你项目里的数据一致性场景。你说的最终一致性,具体是怎么实现的?如果消息发送失败了,这个任务到底算成功还是失败?在发送消息之前,你是不是还做了消息持久化之类的处理?具体流程是什么?Redis 扣库存成功之...
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04-26 06:40
北京科技大学 Java
27实习面经-同花顺agent开发一面
继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论,信息共享实习经历介绍&提问 10min项目 介绍 3min。八股10min1.C++析构函数可以是虚函数吗?2.C++直接定义一个空的类,编译器默认会生成哪些函数?3.TCP/IP有哪几层?4.IP协议和UDP协议有什么区别?5.ip udp分别在网络的哪一层?IP层具体做了什么工作?udp做了那些工作?6.数据报协议和流协议的区别是什么?7.什么情况下用多进程,什么情况下用多线程?8.进程间的通信方式有哪些?手撕 10min力扣mid 240. 搜索二维矩阵 II闲聊 10min闲聊:平时写代码用AI多不多?觉得MCP服务还有发展空间吗?用过龙虾吗?
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04-26 07:25
门头沟学院 Java
同花顺agent开发二面分享-27实习
面试很难,还是要多多练习,感觉自己说不明白业务逻辑项目拷打(约30min1.梳理xx广告效果引擎的整体业务链路。2.离线缓存层构建:正排数据如何转化为倒排数据?3.离线缓存层构建:为什么不用Java原生的BitSet?4.序列化与反序列化优化:为了避免直接反序列化极其庞大的大对象,采取了什么设计方案?5.分布式调度设计:如何对千万级广告库(如1024个slot)进行分片处理并实现横向扩容?6.分布式调度设计:Worker定期向Manager发心跳并延长令牌时间,如果Manager挂了怎么办?7.网络协议定制(数据播发项目):基于TCP通信,如何设计协议来解决粘包和拆包问题?场景设计题(约10min)场景背景:股票搜索功能,拥有几十万条股票代码。用户会通过输入股票代码(如300033)、名称(如腾讯)或拼音首字母(如tx)进行搜索。要求支持全匹配、中匹配、后匹配,且全匹配优先级最高,对响应速度要求极高。1.这种高并发场景下,数据存储载体应该怎么选?回答内存介质加字典树2.快速搜索的底层算法应该怎么做?3.针对中文汉字特别多的情况,Trie字典树应该怎么建?4.Trie树做全匹配没问题,那如何基于树结构实现中匹配?AI应用与工具拓展交流(约10min)日常写代码时,自己手写和大模型生成的比例大概是多少?个人的AI辅助开发工作流是怎样的?有没有了解或跑过类似 OpenHands (类Devin的自动编程Agent)这类开源项目?在大模型应用中,Skills 和 MCP (Model Context Protocol) 有什么区别?
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05-06 13:20
门头沟学院 算法工程师
27实习-同花顺LLM算法-二面
继续来分享下最近的面经~1.PPO算法是用什么框架做训练的,对该框架中相关代码是否了解?2.介绍一下实习2的这个项目的相关情况3.项目中用到的千问3模型,其多模态能力对齐是怎么做的?4.项目中用到的GSPO原理是什么?5.Sequence级别与token级别的强化学习训练有什么区别,各自适用于什么样的训练场景?6.对千问30B-A3B模型的架构是否了解,其中的专家网络具体是怎么做的?7.项目中用到的千问相关模型是否存在上下文相关的问题?8.在RAG系统中,若存在多轮对话的情况,从哪方面提升模型上下文能力?9.抛开实际应用场景,PPO算法的损失包含哪几部分?10.在实际流程中,PPO算法的相对优势是怎么计算的?11.分析PPO算法各部分在流程中的位置以及具体计算方式
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05-06 11:25
门头沟学院 算法工程师
小红书搜推算法日常实习一面凉经分享
感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下项目拷打拷打第一段实习2.1 模型优化细节,非常细,基线模型结构、具体优化点、expert数量,输入维度,参数量计算,特征分配策略等等22.2 参数量增加后,计算量增加了多少?FLOPs和训练速度分别怎么变化?2.3 模型性能跟模型大小是相关的吗?2.4 新增的存储属于什么类型?在PS中仅增加存储是否影响训练推理速度2.5 存储成本和查询成本哪个更高?新增参数量是否达到瓶颈?2.6 相同的机器下,训练速度慢了多少?或者增加了多少机器才能让训练速度持平?拷打第二段实习3.1 主模型细节,序列建模细节,模型参数、序列长度3.2 OneTrans的优缺点手撕代码:求数组中第K大的数,时间复杂度要求O(N)
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