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一、我們是誰(shuí)~ 我們是淘天集團(tuán)“業(yè)務(wù)技術(shù)-物流技術(shù)”團(tuán)隊(duì),深耕于物流的數(shù)字化協(xié)同與運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域:為淘天業(yè)務(wù)提供多樣的物流經(jīng)營(yíng)管理方案及工具;為商家提供高效低成本的物流解決方案;為消費(fèi)者提供便捷靠譜的物流體驗(yàn)。 我們團(tuán)隊(duì)有自研的先進(jìn)的技術(shù)框架,有成熟的敏捷實(shí)踐開發(fā)模式,以先進(jìn)的技術(shù)框架及開發(fā)模式不斷升級(jí)自己,以滿足和驅(qū)動(dòng)龐大、復(fù)雜、多變的電商物流體系發(fā)展。 我們核心子團(tuán)隊(duì)有: 1)C端物流技術(shù)團(tuán)隊(duì): 主要負(fù)責(zé)物流服務(wù)在交易、營(yíng)銷、導(dǎo)購(gòu)、咨詢等消費(fèi)者場(chǎng)域的表達(dá)。每天服務(wù)億級(jí)別用戶,這里有你期待的大數(shù)據(jù)、分布式、高并發(fā)、高負(fù)載、高可用性等核心應(yīng)用...
阿里巴巴集團(tuán)
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校招
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作為AI產(chǎn)品經(jīng)理,大模型選型需要從業(yè)務(wù)目標(biāo)、技術(shù)特性和資源投入三個(gè)維度進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)估。分步驟的選型:1. 場(chǎng)景需求拆解- 任務(wù)類型:區(qū)分生成式(GPT)、理解式(BERT)、多模態(tài)(CLIP)等任務(wù)需求- 性能指標(biāo):明確時(shí)延要求(如對(duì)話場(chǎng)景<2s)、準(zhǔn)確率閾值、內(nèi)容安全等級(jí)- 輸入輸出:處理文本長(zhǎng)度(如法律文本需支持10k tokens)、多語(yǔ)言支持需求2. 技術(shù)參數(shù)評(píng)估- 模型架構(gòu)對(duì)比:Transformer層數(shù)(如LLaMA 7B vs 13B)、注意力機(jī)制差異- 性能基準(zhǔn)測(cè)試:在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜單比對(duì)MMLU/HELM得分- 領(lǐng)域適配性:檢查是否經(jīng)過垂直領(lǐng)域微調(diào)(如Med-PaLM 2醫(yī)療專用模型)3. 成本效益分析- 推理成本計(jì)算:API調(diào)用成本(如GPT-4 $0.03/1k tokens)vs 自建GPU集群成本- 算力需求評(píng)估:模型參數(shù)量與GPU顯存關(guān)系(7B模型需至少16G顯存)- 長(zhǎng)尾運(yùn)維成本:監(jiān)控維護(hù)、版本迭代、安全補(bǔ)丁更新等隱性成本4. 工程化適配度- 部署方案驗(yàn)證:測(cè)試ONNX轉(zhuǎn)換效果、量化后精度損失(INT8量化典型損失2-5%)- 擴(kuò)展能力測(cè)試:分布式推理效率、最大并發(fā)請(qǐng)求承載量- 工具鏈完整性:配套的Prompt工程工具、評(píng)估體系、持續(xù)訓(xùn)練Pipeline5. 風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)審查- 數(shù)據(jù)隱私合規(guī):評(píng)估模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源合法性(如排除版權(quán)爭(zhēng)議數(shù)據(jù))- 輸出可控性:測(cè)試有害內(nèi)容生成概率及防護(hù)機(jī)制有效性- 許可證審查:確認(rèn)商用限制(如LLaMA商用需單獨(dú)授權(quán))6. 迭代路線規(guī)劃- 短期方案:采用API快速驗(yàn)證(如Azure OpenAI)+ RAG增強(qiáng)時(shí)效性- 中期過渡:微調(diào)行業(yè)小模型(LoRA適配器方案)- 長(zhǎng)期演進(jìn):構(gòu)建混合模型架構(gòu)(大模型+規(guī)則引擎+傳統(tǒng)ML) #??图?lì)計(jì)劃#  #大模型#  #大模型面經(jīng)#  #找工作#  #聊聊我眼中的AI#  #數(shù)據(jù)人的面試交流地#  #AI了,我在打一種很新的工#  #產(chǎn)品經(jīng)理# #牛客AI配圖神器#
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#面經(jīng)#第一次面試,開始的時(shí)候緊張的話都不會(huì)說了,好在面試官人不錯(cuò),一直安慰我沒事沒事,后面慢慢進(jìn)入狀態(tài)基本都答出來了,不過感覺問的太簡(jiǎn)單了,有點(diǎn)像kpi面#??虯I配圖神器#1.自我介紹2.問基于什么原因選的項(xiàng)目3.項(xiàng)目是從零開始還是開源的4.為啥用sentinel5.問做商城項(xiàng)目最大的感受6.springcloud用了哪些組件7.es提升8倍是怎么計(jì)算的8.為什么用es9.有嘗試用ai寫代碼嗎10.用的什么ai產(chǎn)品11.問學(xué)沒學(xué)過一些計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課12.計(jì)網(wǎng)osi分層13.網(wǎng)絡(luò)層有什么用14.問tcp,udp區(qū)別15.tcp三次握手作用,能變成兩次嗎?16.http 200返回碼有什么含義17.http和https的區(qū)別18.知道哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在項(xiàng)目中用到哪些19.問排序算法20.問快速排序最慢的情況,什么情況下最慢21.sql中select,where,join,limit排序,再加個(gè)having呢22.索引是什么23.索引的優(yōu)缺點(diǎn)24.java面向?qū)ο蟮娜筇卣?5.java創(chuàng)建對(duì)象有幾種方法26.static方法能調(diào)用普通方法嗎27.char類型能存中文嗎28.問hashmap底層實(shí)現(xiàn),數(shù)組是怎么擴(kuò)容的29.hash key碰撞后怎么處理30.問ai對(duì)自己的提高,問會(huì)不會(huì)被ai替代,日常用ai多不多,怎么用31.反問環(huán)節(jié)
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