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NLP算法9

10.10 小鵬汽車(3+1)
1. 項目/實習(xí)
2. 跨模態(tài)對齊方式
3. Adapter和lora區(qū)別
4. Agent的基本原理
5. multi-agent的設(shè)計
6. Deepseek的創(chuàng)新
7. MLA和MHA的差別和優(yōu)勢
8. GRPO的設(shè)計原理以及KL散度公式
9. DPO的計算公式
10. RAG的優(yōu)勢和難點
11. 沒有代碼題
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今天老師給大家整理了部分搜索推薦算法工程師(實習(xí))面經(jīng)。供各位同學(xué)參考。?一面1.自我介紹2.先問如果面試通過了,什么時候可以來實習(xí),實習(xí)可以線下不3.問有實習(xí)過嗎?4.簡單了解下簡歷上的兩個項目除了這個課程設(shè)計,對于推薦還了解哪些5.介紹下推薦系統(tǒng)的流程6.召回和排序比較大的差異點7.為啥排序會比召回的結(jié)果要準呢?8.項目中 DIN 模型里面的 attention 是怎么做的?score 是怎么得到的?知道原文里是怎么做的嗎?9.現(xiàn)在主要研究是 NLP 嗎?10.簡歷上的在投論文是一作嗎?結(jié)果咋樣?11.未來是希望做 NLP 還是 做推薦12.畢業(yè)論文開始寫了嗎?13.實驗有做推薦的嗎?14.大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)了解如何?15.用戶意圖理解、用戶興趣、畫像建模,應(yīng)用到推薦上16.編程題:本科是計算系的,平時刷過 leetcode 嗎?回答說:沒有刻意刷過,不知道該如何回答。17.判斷二叉樹是否是鏡像二叉樹,就是判斷是否對稱。leetcode 原題回答說這個題可以用遞歸和迭代來做,寫了遞歸實現(xiàn)。?二面1.自我介紹2.先問了在投的論文,接受了嗎?介紹下這篇 paper3.主觀性很強的場景,如何做量化等等4.結(jié)果 f1 提升的 1% 怎么保證有效性,如何保證置信呢?5.固定隨機種子后,多次實驗結(jié)果相同嗎?6.介紹下第二個項目,跟推薦系統(tǒng)相關(guān)的7.結(jié)合這個項目,說說自己對推薦系統(tǒng)的了解8.多目標混排算法有哪些9.召回主流的做法10.召回的目的是什么,推薦系統(tǒng)一定需要召回嗎?11.介紹下 embedding 召回12.推薦系統(tǒng)冷啟動問題,怎么解決13.怎么解決排序結(jié)果都是之前電影相似電影的結(jié)果14.編程題:最長無重復(fù)子數(shù)組,leetcode 原題,用滑動窗口來做。??***************************************
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