节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。
汇总合集
《大模型面试宝典》(2024版) 发布!
《搜广推算法指南》(2024版) 重磅发布!
一面
- word2vec的原理,skip-gram训练的具体流程,使用的损失函数,是怎么选择正负样本的,选择样本上有哪些优化算法,负采样的原理,还有哪些优化方法
- 贝叶斯调优,机器学习中有哪些优化参数的方法,为什么交叉熵会作为softmax结果的损失函数?梯度下降为什么有效,关于损失求一阶导数为什么有效?刚你提到了泰勒一阶展开,泰勒二阶展开有哪些相关的优化方法呢?
- SGD的原理,计算公式是什么,
- 在图的那个项目中担任了什么角色,做出了哪些贡献
- 介绍一下LSTM,seq2seq和transformer,介绍一下attention的原理
- Linux,bash这些有用过吗
- auc的计算方式(使用(FPR,TPR)算,排序公式去算),为什么这两种都可以计算出auc呢?它们之间有什么联系?然后就是使用sql写出auc的计算公式
- 有1000部电影,想要给人推荐,你有什么思路
- 手撕:接雨水,使用sql写auc
二面
- cnn做bn的方式,rnn是怎么做的,bn的好处
- gpt和transformer的区别
- 机器学习中方差和偏差的理解
- bagging和boosting的区别
- 位置编码的理解,attention的理解
- transformer和rnn的区别
- lstm为什么可以缓解梯度消失
- 异构图,GCN,word2vec,fasttext,
- SGD和adam的区别,在DNN中分别适用于什么样的情形
- 用过哪些DNN模型,
- 贝叶斯在推荐中的应用
- bagging和boosting的方法有哪些
- 手撕:三数之和,柱状图中的最大矩形面积
三面
- 会C和C++吗
- 数据结构的掌握程度
- 平常使用的技术栈有哪些
- 对推荐的了解
- 有哪些召回算法
- 对于推荐中排序的理解
- 排序算法,稳定性和时间复杂度
- 互联网每天都有很多用户搜索数据,在一天的日志中找到搜索频次最高的10个query,怎么实现(topk问题,使用堆)
- 堆排序稳定吗,时间复杂度(刚才在回答排序算法的时候,没有说到堆排序)
- 搜索的词服务器托管条补全 是根据什么数据结构实现
- 现有的春招推进情况
- base地点倾向
技术交流
前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~
我们建了算法岗面试与技术交流群, 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学,可以直接加微信号:mlc2040。加的时候备注一下:研究方向 +学校/公司+CSDN,即可。然后就可以拉你进群了。
方式①、微信搜索公众号:机器学习社区,后台回复:技术交流
方式②、添加微信号:mlc2040,备注:技术交流+CSDN
用通俗易懂的方式讲解系列
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重磅来袭!《大模型面试宝典》(2024版) 发布!
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重磅来袭!《大模型实战宝典》(2024版) 发布!
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用通俗易懂的方式讲解:不用再找了,这是大模型最全的面试题库
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用通俗易懂的方式讲解:这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程
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用通俗易懂的方式讲解:一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain
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用通俗易懂的方式讲解:基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库
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用通俗易懂的方式讲解:基于大模型的知识问答系统全面总结
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用通俗易懂的方式讲解:ChatGLM3 基础模型多轮对话微调
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用通俗易懂的方式讲解:最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了
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用通俗易懂的方式讲解:这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理
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用通俗易懂的方式讲解:Stable Diffusion 微调及推理优化实践指南
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用通俗易懂的方式讲解:大模型训练过程概述
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用通俗易懂的方式讲解:专补大模型短板的RAG
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用通俗易懂的方式讲解:大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践
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用通俗易懂的方式讲解:大模型 LLM RAG在 Text2SQL 上的应用实践
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用通俗易懂的方式讲解:大模型微调方法总结
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用通俗易懂的方式讲解:涨知识了,这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了
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用通俗易懂的方式讲解:掌握大模型这些优化技术,优雅地进行大模型的训练和推理!
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用通俗易懂的方式讲解:九大最热门的开源大模型 Agent 框架来了
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