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发布(82) 评论刷题收藏

02-09 11:15

昆明理工大学算法工程师

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02-08 03:40

昆明理工大学算法工程师

百度推荐算法日常实习二面-面经分享

无手撕和code1.线上的时延是因为模型结构带来的，有没有一些思考，怎么降低线上的时延？2.讲了聚类算法的一些思想，然后就是引导型提问3.crossnet结构的一些提问，序列特征要使用，怎么做？序列压缩的一写方法？4.SIM的两阶段是如何设计的？在线如何处理这种超长序列？5.后面面试官说想考察一下我的广度，介绍一些GNN结合用户序列建模的方法6.如果我优先考虑点击，不考虑留存，你会怎么设计Reward函数？7.聊了一些GR的思考，还有一些论文

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02-07 17:40

昆明理工大学算法工程师

字节校招多模态算法二面（攒人品中

1，实习和论文2，数据蒸馏如何合成无偏思维链？3，reward system 有考虑过吗？ 如何设计好的 reward system 和用户信息图？4，训练时候卡很多，但为什么你的 batch size 设置很低，是不是没设置好？5，对方向的看法6，对团队有什么要求？7，手撕：接雨水

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02-07 06:35

昆明理工大学算法工程师

龙旗科技大模型算法实习一面分享

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.主要以项目交流为主，并非拷打，有点像讲组会2.Sota模型在对应场景测试效果怎么样3.你认为大模型在你项目中最大的误差来源于什么4.数据怎么准备的，怎么处理的5.AIGC生图是2d还是3d6.AIGC如何评定最终效果7.科研项目训练模型了吗8.一共用了哪些模型9.针对不同模型，如何调整提示词以适应其特点

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02-06 21:40

昆明理工大学算法工程师

科大讯飞ai大模型算法二面攒人品

1.完全是项目交流，非常对口的实习经历2.实习中你主要负责哪一部分3.对于大模型的回答，效果是怎么评估的4.交付指标是什么？中间有哪些迭代过程？5.基座模型baseline是多少6.微调使用的数据量有多少，是怎么处理这些数据的7.Badcase分布怎么样？优化方案能覆盖哪些badcase8.人工分流具体是怎么做的9.GRPO奖励怎么设计的10.为什么不考虑训练一个reward model11.语义等价问题怎么处理12.项目是否上线？有什么反馈？13.该项目如果继续做二期的话，你认为有哪些点可以做14.强化学习on-policy vs off-policy 的理解与适用场景？15.研究和落地你更偏好哪一个

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02-05 12:20

昆明理工大学算法工程师

字节Tiktok大模型算法实习面经攒人品

全程 50 多分钟，没有八股环节，不过算法题发挥得不好，结果基本也就可以预期了。继续打磨短板，踏实提升自己1️⃣ 项目介绍2️⃣ 论文拷打3️⃣ 实习经历拷打4️⃣ 手撕1. 论文里面核心几个步骤的算法，可以写伪代码2. 一道算法题，结束后查到是Leetcode 2327，在面试紧张的状态下很难思考，被提示用DP，后面又提示了几次勉强过了测试样例5️⃣ 反问

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02-05 00:30

昆明理工大学算法工程师

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02-04 12:35

昆明理工大学算法工程师

阿里大模型实习一面

1. 目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？2. 简述大语言模型中的Prompt Engineering技巧，如何设计有效的提示词提升模型输出质量？3. 什么是LoRA？它在大语言模型微调中的优势和原理是什么？4. 大语言模型在推理时出现“幻觉”现象的原因是什么？有哪些缓解方法？5. 对比Zero-Shot、Few-Shot和In-Context Learning，它们在大语言模型中的应用场景和局限性分别是什么？6. 介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？7.过往项目（项目/论文细节追问）8. 如何评估大语言模型的性能？常见的评测指标和基准数据集有哪些？9. 什么是大语言模型的“涌现能力”？目前对该现象的研究有哪些发现？

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02-04 02:15

昆明理工大学算法工程师

视源集团大模型算法校招面经

1. 聊一聊CLIP的检索这块，这个任务的输入这块，这个任务的输入输出是什么？以及改进是什么？2. 我们为什么还要要求CLIP的相似度矩阵还要关于正对角线对称？3. CLIP预训练是怎么做的？4. CLIP预训练的双塔编码器是如何初始化的？5. ViT的主要架构是什么样子的？encoder还是decoder？6. 一张图片如何被送入ViT该如何处理？7. 输入19201080图片，patch size是1414，ViT的token数量应该是多少？8. 输入224224图片，1414 patch，ViT的token数量该怎么计算？9. CLIP的文本编码器架构是什么？10. 询问实习编程题：使用Python的列表，实现一个栈（不使用deque）

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02-04 00:15

昆明理工大学算法工程师

字节大模型算法实习一面 75min

1.自我介绍2.LoRA 的 rank, alpha, dropout 参数及设置原因3.Reward Model 的训练（公式解释）4.Log Likelihood Loss 公式5.最长公共子序列（LCSS）优化6.反问环节

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02-03 13:40

昆明理工大学算法工程师

百度算法实习一面

1- 拷打后训练项目2- 熟悉Verl框架吗？里面数据处理和训练流程逻辑，比如roll-out的生成、奖励函数打分、优势和loss的计算有了解吗3- GRPO的优势是什么？4- 拷打实习（agent相关）5- 有没有研究过大模型上下文的工作，比如推理加速或长上下文扩展？6- KV Cache的改进？7- Coding：最长公共子序列

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01-31 10:20

昆明理工大学算法工程师

百度智能体大模型一面凉经

1.实习中用到的模型的结构2.有做什么部署优化吗3.为什么不用微调4.为什么用精排5.文案生成为什么不总BLEU指标6.精排输出的是什么7.linux 替换第三列的值语法：awk ’{$3=”NEW“; print}‘ OFS=’\t‘ data.txt > out.txt8.sql去重：distinct , group by9.Lora sft dpo10.self attention 计算 优缺点11.为什么用jieba12.bm25 bge 双塔区别13.code：接雨水

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01-31 04:15

昆明理工大学算法工程师

高德AI Agent算法一面面经 1h

1、论文整体架构和目标。为什么要做这个工作(动机)，这个工作解决了什么问题?架构为什么这么设计?现在回过头看，有没有其他更好的方案?2 、数据质量保障。如何判断收集到的数据数据是否可用?质量如何保证。异常数据如何处理?3、 数据筛选策略。是否是自动化的流程，是否有人工审核，比例占多少，如何平衡数据多样性和质量反问环节1、工作时间(9点30到6点，偶尔加班到7，8点)2 、团队业务主要做Al Agent能力评估，模拟真实用户的GUI操作行为来评测AI能力

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01-30 16:10

昆明理工大学算法工程师

快手LLM大模型实习一面 80min

1、实习介绍2、reward函数是如何设计的？数据集的配比是怎样的？3、inductive learning和transductive learning有什么区别？4、Viking是什么？相关业务背景是什么？5、冷启动时，不同专家模型特征输入为什么不同？6.编码树如何构建？为什么使用高斯分布？7、id特征为什么学习效果不好？8、给你整数 delay 和 forget，以及整数 n。每个人在发现秘密后的 delay 天开始，每天可以分享给一个新的人。在发现秘密 forget 天后会忘记秘密，忘记后不再分享。求第 n 天结束时知道秘密的人数。9、Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别

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01-30 07:40

昆明理工大学算法工程师

快手大模型算法面经

1. Transformer现有架构在什么情况下，哪个模块会导致用户意图判别不准？2. Transformer中的Q、K、V分别来自哪里？代表什么？3. MOE（混合专家模型）和传统Transformer的核心区别是什么？4. GRPO 和 SFT 的数据量分别是多少？5. 项目中数据输入是整段视频，还是拆分使用OCR、ASR分别处理？6. 力扣岛屿题第10题中，DFS/BFS里计数函数的两个循环分别起到什么作用？7.上下文场景中，单Agent和多Agent各自的优劣势是什么？8. 什么情况下选择单Agent，什么情况下选择多Agent？9.向量向量化后，距离计算的方法有哪些？

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