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史开心
2023-03-16 11:34
河南科技大学 Java
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23年学Java相当于49年当国军
2023-03-16
在牛客打卡2天,今天也很努力鸭!
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04-06 23:55
广西大学 算法工程师
去哪儿 大模型开发 一面
1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
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04-12 13:58
湖南工商大学 Java
4.12依旧零面试,我知道简历已经是一坨了,请教大佬如何修改,以及日常实习还有希望吗?
我的求职进度条
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02-26 09:15
已编辑
蚌埠学院 golang
头一回见招vibe coding实习的……
不知道过两年会变成啥样…
Java抽象带篮子_...:
这其实是在招全栈
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04-04 11:52
已编辑
北京邮电大学 Java
27后端简历求锐评
最近才准备开始投,没实习,八股只看了一点点形势有点严峻😇
你的简历改到第几版了
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04-10 20:16
广西大学 算法工程师
猿辅导 大模型开发 一面
1. 自我介绍2. RAG 怎么优化,评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端,很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎,召回会有信息断裂;切得太长,又容易把无关信息一起带进来,生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG,通常不是“某个 embedding 更强”,而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索,比如 Recall@k、MRR、HitRate,看相关证据能不能被捞上来;第二层看生成,比如答案正确率、faithfuln...
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