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牛客111190527号
2022-02-16 22:30
东北大学 Java
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2022-02-16
在牛客打卡26天,今天学习:刷题 25 道
每日监督打卡
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03-23 22:28
已编辑
门头沟学院 Java
腾讯IEG
1.上来直接一道hard LC2050并行课程III,几乎一模一样说了给20分钟,结果快30分钟还不打断我,我自己放弃了2.RAG解决了什么问题,有什么优点和缺点3.RAG多种召回策略有逻辑冲突怎么办?刚说了BM25+相似度召回,被说不对,然后他说意思是段落通过不同方式召回,需要逻辑通顺,然后我又说分块overlap,估计也不对4.Mcp怎么注册tool工具5.设计大模型调用工具的过程6.skills是解决什么问题的7.MySQL如何优化查询数据说了慢查询日志explain索引,要求补充(不许用redis),说了RR改成RC,还有buffer pool局部性原理,看样子也没说道点子上8.Red...
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理解,上来一道 hard30 分钟,太压力了,这个没做出来心态都崩了,再面试应该都没思绪了
查看8道真题和解析
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03-10 14:34
中南大学 算法工程师
字节腾讯狂招1.7万实习生,这个世界疯了
大家都在说今年找实习难,但是字节跳动招7000+,腾讯招10000+,合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天,字节7000个坑,研发类占了4800;腾讯更夸张,技术产品岗直接扩招39%,潜台词:能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多,正式工越少,与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习,每个人实习有上限,另一个不允许企业大规模招超长期实习生
ros275229:
虽然但是,这也太crazy了
今年找实习到底有多难?
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent开发 二面
1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别,线上项目里你会怎么选?答:SFT 是监督微调,核心是让模型学会“像人一样回答”,训练数据一般是 prompt-response 对,优点是简单直接、稳定、成本低,适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT,再训练奖励模型,然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好,缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习,而是直接利用偏好对做优化,训练上比 RLHF 更简单,效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用,通常优先级往往是 SFT ...
AI-Agent面试实战...
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