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#聊聊我眼中的AI##?？驮诰€求職答疑中心#現(xiàn)在的AI編程助手，強(qiáng)得雅痞。我基本上都不自己寫代碼了。買了Cursor, 20$換我一個(gè)月工資。那我們這些初級(jí)程序員的出路在哪里？在AI的幫助下，牛逼一點(diǎn)的程序員一個(gè)人頂一個(gè)組不是問題。這樣會(huì)造成初級(jí)程序員崗位 供 >> 求大家自己想咋辦吧！最近的簡(jiǎn)歷活動(dòng)，我也看了上百份簡(jiǎn)歷，傳統(tǒng)的Java開發(fā)大家技能、項(xiàng)目幾乎都一樣。我沒怎么寫過Java，但是用代碼助手，完成任務(wù)還是比較輕松。。。不敢想了，以后只能全棧了，大模型算法只有頂尖的人搞，我們就堆活堆量提升效率，初級(jí)程序員崗位必然減少。

面試官拿著簡(jiǎn)歷，一看自我評(píng)價(jià)寫得不錯(cuò)，瘋狂問細(xì)節(jié)，聊得甚好。最后，面試通過！以上，是剛才沒睡醒的場(chǎng)景??

仔細(xì)一想，畢業(yè)快5年，30出頭，一大堆貸款，至今未婚，還要天天擔(dān)驚受怕被裁，敢問路在何方??

以前畢業(yè)的時(shí)候不刷題，隨隨便便進(jìn)了國(guó)企。但是茍不住(降薪太多)。跳槽出來(lái)，總歸還是得刷題。前幾次就敗在了題目上。最近有點(diǎn)感覺了，雖然只刷了30多道??開工后，先勉強(qiáng)試試。

綜合最近的面試情況，我痛定思痛，決定，從頭學(xué)一遍數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法！?？痛蚩ǎ鄬W(xué)多刷題！

最近在瘋狂面試沖刺，攢了不少故事和血淚教訓(xùn)，打算陸續(xù)分享給大家。點(diǎn)個(gè)贊支持下！求 10 個(gè)贊沖個(gè)小目標(biāo)，祝大家offer 多多，好運(yùn)連連！背景：碩士畢業(yè)4 年(本2碩9)，方向是大模型算法。百度三面，據(jù)說是終面，技術(shù)面，壓力面。對(duì)我來(lái)說是心態(tài)炸裂面——總之體驗(yàn)挺離譜的。整個(gè)面試過程可以總結(jié)為兩個(gè)字：窒息。一上來(lái)，面試官表情就寫著“不屑”二字，隨手甩出幾個(gè)問題，我答后，丟過來(lái)一句：“還有嗎？”哦，好吧，我繼續(xù)補(bǔ)充，結(jié)果他：“這樣?。俊毙值?，是我的回答太敷衍，還是你的興趣太稀缺？到了項(xiàng)目環(huán)節(jié)，我洋洋灑灑講了一堆，然后他也不care，可能這些技術(shù)都是基本要求吧，也沒毛病，結(jié)果他竟讓我 “演示產(chǎn)品”。...

面試我的老哥看上去就很強(qiáng)。然后他還遲到了幾分鐘。自我介紹對(duì)著簡(jiǎn)歷問，也是那種很隨意的問。什么功能？什么亮點(diǎn)？哪些優(yōu)化？切片表格的處理？推理優(yōu)化有哪些了解？做題，數(shù)組相關(guān)，題目有點(diǎn)簡(jiǎn)單。但是我用的方法很垃圾，勉強(qiáng)做出來(lái)了?？傮w感覺，還是有點(diǎn)難面啊，大佬也不太在乎你的東西，因?yàn)槟阕龅臇|西實(shí)在沒有anything new? anything 引起他的注意。最后去搜了下這個(gè)老哥，履歷確實(shí)有點(diǎn)強(qiáng)。。。C9+海外名校博跪了，我服了。

不知道是不是我一面，一面我提做都沒做，一個(gè)字沒寫???。面試官上來(lái)先說了流程。1. 你簡(jiǎn)要自我介紹2. 詳細(xì)講一個(gè)項(xiàng)目，我問一些細(xì)節(jié)3. 你反問我大概30分鐘就巴拉巴拉，聊很宏觀的東西，細(xì)節(jié)也問了問?？赡芩竽Ｐ蛢?yōu)化，問了一個(gè)幾種不同框架動(dòng)態(tài)batch推理的差異？確實(shí)不會(huì)。。不過面試官也說，答不上來(lái)沒關(guān)系，算是安慰下吧。

面百度，面試官焉兒噠噠的，隨便問，隨便面，隨便寫所以讓寫兩數(shù)之和面試官就是走過場(chǎng)么？還是不想為難你？#?？蛣?chuàng)作賞金賽#

四年多工作經(jīng)驗(yàn)。講講你的項(xiàng)目，你如何接解決XXX，你有哪些思考？RAG你做了哪些優(yōu)化？還有么？這個(gè)項(xiàng)目有什么新東西么？一直挖這種，就是想讓你say something I don't knowXXX任務(wù) 有什么難點(diǎn)？如何優(yōu)化，還有什么思路？記憶模塊，怎么做的，除了用框架。你會(huì)怎么設(shè)計(jì)？最近讀了什么論文？整個(gè)過程就是，說點(diǎn)我不知道的好嗎？題目 前綴和，拓展到矩陣?yán)锩?，沒做出來(lái)。G點(diǎn)贊收藏，offer多多?。?！

今天一家公司二面，純寫代碼不聊別的。牛友們，收集5個(gè)贊！點(diǎn)贊收藏，Offer進(jìn)賬！熱身pandas 建一個(gè)二維表基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)查看，前幾行、多列、one-hot轉(zhuǎn)換MLP模型定義訓(xùn)練過程可能最近有點(diǎn)冷，前面熱身寫得很慢，自己的筆記本鍵盤也不是很熟悉（總之就是要找點(diǎn)借口）后面就是熟悉的領(lǐng)域，基本上大差不差。歡迎大家交流面經(jīng)(小窗私聊)，取長(zhǎng)補(bǔ)短。

大家好！我從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作已有4年，目前主要專注于垂直領(lǐng)域大模型和RAG相關(guān)項(xiàng)目。最近參加了幾輪技術(shù)面試，收獲了一些干貨，特來(lái)分享，求個(gè)點(diǎn)贊支持！這次目標(biāo)：5個(gè)點(diǎn)贊！有了更多點(diǎn)贊，繼續(xù)分享更硬核的內(nèi)容！面試問題匯總LoRA 微調(diào)原理：微調(diào)哪些層？常用訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置：epoch、learning_rate 等。RAG 切片實(shí)現(xiàn)方法：如何設(shè)計(jì)和優(yōu)化切片過程？微調(diào)中的常見問題與解決方案：面試官特別關(guān)注實(shí)際踩過的坑和解決思路。Embedding 召回優(yōu)化策略：如何提高召回效果和模型效率？復(fù)讀問題分析：原生模型復(fù)讀不嚴(yán)重，微調(diào)后卻復(fù)讀明顯，原因何在？感覺最近的模型不咋重復(fù)啊。領(lǐng)域知識(shí)注入：LoRA 微...

#面經(jīng)#背景工作4年，長(zhǎng)期從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作。目前的主要方向是垂直領(lǐng)域大模型和RAG相關(guān)項(xiàng)目。  xdm本期要5個(gè)點(diǎn)贊?。∮悬c(diǎn)贊繼續(xù)分享面試問題1. LoRA原理，微調(diào)的哪些層，相關(guān)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置， epoch、learning_rate等等2.RAG 切片怎么做的？3. 微調(diào)中遇到了哪些問題，怎么解決？4. embedding 召回優(yōu)化5. 原生模型復(fù)讀不嚴(yán)重，為什么微調(diào)后復(fù)讀嚴(yán)重？  感覺現(xiàn)在模型不咋重復(fù)了。。6. 領(lǐng)域知識(shí)能不能通過LoRA微調(diào)得到7. 如何解決大模型幻覺？或者說如何緩解吧8. loss 除以 10 和學(xué)習(xí)率除以10 有區(qū)別沒？主要考優(yōu)化器9. self-attention為什么要做qkv的線性變換？一開始聽著這個(gè)題目，懵的10.機(jī)器學(xué)習(xí)懂不懂？11. self-attention 為什么 要做softmax？給你兩個(gè)字符串，比如s1=acdk, s2=ckad，每次可以把s1的任意一個(gè)字母移動(dòng)到末尾，問最少移動(dòng)次數(shù)使s1=s2。如果不存在，則返回-1；題目：沒見過，做不來(lái)。很想開cursor給它秒了。。。#牛客創(chuàng)作賞金賽#點(diǎn)贊給個(gè)鼓勵(lì)吧~ 祝我們都拿到滿意的offer!#ai智能作圖#

## ????? 背景介紹  我是個(gè)已經(jīng)畢業(yè)幾年的“老鳥”了，長(zhǎng)期從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作。目前的主要方向是垂直領(lǐng)域大模型和RAG相關(guān)項(xiàng)目。  因?yàn)橹白约阂裁嬖囘^不少人，所以現(xiàn)在面試相對(duì)輕松。但每次面試還是收獲頗豐，決定整理一些面試過程中遇到的典型問題，供大家參考。  ---## ?? 面試問題匯總  ### 1?? 為什么離職？ 這個(gè)問題基本上每場(chǎng)都會(huì)遇到。好好編一下，比如想去更大的平臺(tái)？### 2?? RAG embedding 模型效果衡量？被問到過如何對(duì)比大模型的 embedding 與 bge 等輕量模型。  重點(diǎn)：結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和檢索效果來(lái)對(duì)比。同一個(gè)向量空間？  ### 3?? RAG 分片策略  數(shù)據(jù)分片### 4?? DPO（Direct Preference Optimization）面試官問得很細(xì)，涉及到如何通過 DPO 優(yōu)化模型生成效果。  重點(diǎn)：講清楚 DPO 的基本思路，以及在實(shí)際模型訓(xùn)練中的應(yīng)用場(chǎng)景。  ### 5?? Layout 版面分析 * 主要針對(duì)文檔處理中的版面分析任務(wù)。  * 重點(diǎn)：提到一些常用算法如 LayoutLMv3。  ---## ?? 反問環(huán)節(jié)  * 關(guān)于團(tuán)隊(duì)技術(shù)棧、研發(fā)流程、成長(zhǎng)空間等，提前準(zhǔn)備幾個(gè)深入的問題，展示對(duì)公司的興趣和了解。  ---?? **歡迎大家小窗交流，互相溝通！**  ?? **后續(xù)會(huì)持續(xù)更新，敬請(qǐng)期待！**  ---希望這份面經(jīng)對(duì)正在準(zhǔn)備大模型相關(guān)崗位的朋友有所幫助！?? 祝大家都能拿到心儀的 Offer！ ??#牛客創(chuàng)作賞金賽##面經(jīng)#

目前已經(jīng)是畢業(yè)幾年的老鳥了，因?yàn)槊嬖囘^別人，所以面小公司相對(duì)輕松。背景，研究生以來(lái)一直從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作。目前在做垂直領(lǐng)域大模型和一些RAG。Q1：為什么跳槽？接下來(lái)基本是對(duì)著簡(jiǎn)歷找感興趣的地方。Q2: RAG 講一講你這個(gè)項(xiàng)目Q3: 分片怎么優(yōu)化的？Q4: 評(píng)測(cè)怎么做的?Q5：什么時(shí)候RAG什么時(shí)候微調(diào)？Q6：self-instructQ7: 微調(diào)方法Q8: DPOQ9: 團(tuán)隊(duì)構(gòu)成Q10: 產(chǎn)品不懂技術(shù)，如何緩解這帶來(lái)的問題最后是反問。先拿小公司試試手，這個(gè)一面看起來(lái)問得比較淺。從我的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，大概是想要確認(rèn)你是否真的做過相關(guān)工作。歡迎大家小窗交流溝通。后面會(huì)陸續(xù)更新~