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j0ke
03-22 19:35
门头沟学院 推荐算法
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日常实习之推荐算法 京东二面
感觉自己好菜、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
1.生成式推荐和判别式推荐本质区别
2.推荐算法发展脉络
3.智力题:一个天平,101个玻璃球,找质量不同的那个需要秤几次
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03-27 03:20
门头沟学院 算法工程师
小米机器学习算法日常实习一面
发一下问题给大家参考,攒攒人品!1️⃣技术提问:1.讲讲过拟合是什么?2.遇到过拟合怎么解决?3.用过XGboost吗,有什么优点4.梯度XGboost的原理5.贪心算法的原理6.梯度消失怎么解决7.pre,re,auc指标的含义8.逻辑回归的损失函数和求导、最大似然估计9.交叉熵损失的物理意义2️⃣coding:找到和大于等于目标值的连续子数组要求用sliding window和二分查找两种方法做
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03-22 14:51
吉林农业大学 算法工程师
拼多多 AI Agent 开发一面
1、项目里负责的边界是什么?哪些内容是亲手实现或验证的?我负责的边界一般分成四块:Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成;RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接;工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试;评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环,比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...
AI-Agent面试实战...
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03-22 22:20
门头沟学院 推荐算法
日常实习之百度推荐算法二面
继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享1.项目拷打2.实习拷打3.项目数据口径怎么算的,统计了多少数据4.如何判断你的模型已经训练到置信了5.为什么损失函数会在降低之后升高6.为什么偏偏在这个时候降到最低7.模型参数量是多少
查看7道真题和解析
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03-22 14:55
吉林农业大学 算法工程师
拼多多 AI Agent 开发二面
1、项目里负责的边界是什么?哪些内容是亲手实现和验证的?2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系,整体怎么设计?评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”,线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开,比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景,然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标,比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案,通常要拆成三层指标:检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据,决策层看有没...
拼多多集团-PDD二面350人在聊
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已老实
又疯一个
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