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暑期实习基本结束了,校招即将开启。

不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了。

最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,帮助一些球友解惑答疑,分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

总结链接如下:

《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布!

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除了去互联网大厂外,半科研半实践的 AI 实验室也是一个不错的就业选择,分享我们一个球友的面经:

背景:双非本,top5 硕士,研究方向是对话系统和图像处理,NLP 比赛 Top10(天池 / Kaggle),1 篇发明专利,1篇CCF-A。

马上要入职了,祝愿球友们不断夯实自我,加油努力,收获钟意的offer~

一面

  1. 讲一下目标检测项目
  2. 为什么不用 Anchor-based 的方法,在工业界其实还是 Anchor-based 的用的多,因为召回率高
  3. 讲讲 CenterNet 这种用来检测的方法和 Anchor-based 相比的优点在哪里
  4. 抠图和分割有什么区别,抠图的前景背景代表什么
  5. MODNet 语义的部分是怎么预测的,人的姿态千变万化,他为什么能预测那么好的预测出来?
  6. 报图你用了 MAD, MSE 指标,还了解其他指标吗?
  7. DDIM DDPM 区别
  8. 说几种 diffusion 加速推理方法
  9. 多模态大模型你了解那些?
  10. LLAVA 讲一下?LLaMA 2 的创新在什么地方
  11. MINI-GPT4 是否使用过
  12. 是否了解 Swin Transformer,介绍一下

总体来说,面试体验中等。

二面

  1. 从三个方面讲一下目标检测项目:动机、方法、结果
  2. 你用到了 Transformer Encoder,你觉得 global attention 和 self-attention 有什么区别呢?
  3. 介绍 Transformer 和 ViT
  4. 为什么 Transformer 适合多模态任务?
  5. Transformer为什么使用多头注意力机制?
  6. CenterNet 能解决两个物体的中心点重合的问题吗?
  7. 你用到了蒸馏,那么你觉得蒸馏和直接用 GT 相比,有什么好处?
  8. MODNet 是一个 Trimap Free 的还是 Trimap Based 的算法?介绍一下他的大概流程
  9. 抠图方面,怎么让一个小数据集训练出来的模型更好泛化呢?
  10. 介绍部门,表示这边也是做图像相关的研究,不仅仅做学术研究,也会落地应用
  11. 编程题:手撸 IOU 计算公式
  12. 编程题:用 5 个线程来打印 1 ~ 100,另外要求每个线程必须按顺序依次执行。摊牌说不会按顺序的做法,换题。

HR 面

  1. 实验室和大厂,你是如何抉择的,主要考虑哪些方面?
  2. 对自己未来3-5年的职业规划是什么?
  3. 以往在团队合作中最难的一件事
  4. hr 介绍了实验室的运营情况,特别是 WLB 这点,让我看了心动

资料获取和交流

技术要学会分享、交流,不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

成立了大模型算法技术交流群,相关资料、技术交流&答疑,均可加我们的交流群获取,群友已超过2000人,添加时最好的备注方式为:来源+兴趣方向,方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号:机器学习社区,后台回复:加群
方式②、添加微信号:mlc2040,备注:来自CSDN + 技术交流

通俗易懂讲解大模型系列

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  • 用通俗易懂的方式讲解:基于 Langchain 框架,利用 MongoDB 矢量搜索实现大模型 RAG 高级检索方法

http://www.ds6.com.cn/news/30384.html

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