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2020-04-30 23:39
华中科技大学 算法工程师
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2020-04-30
在牛客打卡148天,今天学习:刷题 1 道/代码提交 1 次
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03-19 15:02
吉林农业大学 算法工程师
小红书 大模型开发 一面
1、自我介绍2、项目拷打3、讲一下 OpenClaw 的记忆本地存储怎么设计如果做本地记忆存储,我不会把它设计成简单的对话历史追加,而会把它拆成短期记忆、长期记忆和检索索引三层。短期记忆主要服务当前会话,用来保存最近几轮对话、当前任务状态、工具调用结果和待执行动作;长期记忆主要保存用户偏好、历史事实、任务总结和可复用经验;检索索引层则负责把长期记忆做结构化检索和语义召回。本地存储设计时,数据模型最好不要只存一段纯文本,而是存结构化记录。比如:memory_iduser_idsession_idmemory_typecontentsummarytagscreated_atupdated_atim...
AI-Agent面试实战...
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03-17 09:09
河北师范大学 安卓
面试手撕代码真的是手写吗
现在在找工作有一个疑问,现在面试过程中手撕代码真的还和23年以前一样手写吗?现在AI这么火爆,会让使用AI写吗?
ZeroSanye:
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03-12 09:42
韩山师范学院 Java
26二本简历求拷打
不是说金三银四吗投了七十份,交换了7次简历,为啥一次面试也没有呢求大佬帮忙看看简历哪里有问题,拷打一下
今天你投了哪些公司?
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03-16 09:48
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 一面
1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重,而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支,用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k,全量微调时直接学习ΔW,LoRA 则把它写成:ΔW=BA其中A∈Rr×k,B∈Rd×r ,,(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成:h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项:这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构,不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快,而且原模型参数冻结,方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...
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