懂车帝推荐算法二面-实习面经

1.项目介绍
2.llamfactory和huggingface框架的区别
3.模型幻觉怎么处理，为什么会有幻觉
4.模型输出的处理，如果输出不是你想要的该怎么办
5.栈和堆，c++的智能指针
代码：手撕最大堆
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重庆邮电大学 前端工程师
前端菜鸡的找实习心路历程
写在最前：帖主是重邮某边缘擦边计算机专业的鼠鼠，终于结束了暑期实习的面试，又要进入一个新的阶段了，离职前有感而发写点东西，只是记录自己大半年来的一些所见所闻，希望可以给大家做一些参考。 首先鼠鼠是一个从进入大学就开始学前端的前端老兵了，虽然大一没认真学，但是还是了解了基本的三件套，并且确定了就是要在本科毕业就就业了，所以在大二学的比较多，基本在第一段实习之前完成leetcode150+和常见的手写题目的练习。 然后时间就转眼到了大二下要找第一段实习的时候了，那会我是身边人里面开始的最早的，大概从大二下的4月份就陆陆续续开始了一些面试，不过让鼠鼠打击比较大的是第一段实习 中大厂全军覆没，包括但不...
你找实习最大的坎坷是什么
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大连理工大学 后端工程师
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04-02 23:29
广西大学 算法工程师
懂车帝 AI Agent开发 二面
1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...
AI-Agent面试实战...
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