网站开发w亿玛酷1流量订制个人网站怎么做口碑

张小明 2026/1/1 14:23:25
网站开发w亿玛酷1流量订制,个人网站怎么做口碑,几级分销是合法的,灯饰 技术支持 东莞网站建设今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经#xff0c;希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。01 时间范围 近半年。 02 实际面过的公司 阿里、腾讯、美团、字节、快手、同程、京东、360、keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry …今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。01时间范围近半年。02实际面过的公司阿里、腾讯、美团、字节、快手、同程、京东、360、keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、印象笔记、网龙、 HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing。03先说总结1面试内容 难度个人觉得在 LLM 应用的面试题上没有太多复杂、高深的问题不像上来让你说一下分布式锁怎么设计然后死扣设计细节或是描述一下 MVCC 原理这种偏高难度的八股文问题当然也遇到了一两次。究其原因以下几点一是大模型应用目前仍没有很成熟且被广泛接纳的方案都还在探索二是很多公司今年刚开始 all in AI我司 all 进去的比较早点面试官也懂得不多。例如 RAG 这个东西大部分的面试题无非是“你觉得 RAG 中最难的是什么文档切割喽”、“你是怎么解决幻觉问题的”“微调和 RAG 的区别是啥”等等。如果你做过 RAG 加上你经常看技术文章结合你的“侃侃而谈”基本面试官都觉得 ok。但这里着重说一下我觉得当前非常重要且极大概率提升面试通过率的的一个技术点就是掌握微调原理并且做过动手做过微调工作再加上动手部署过大模型。这是我面试中最常被问到而又只能说没做过的问题当然大部分公司都有专门的算法团队去做这件事自己到没机会参与其中也是可以理解的。算法题一半是 DP 问题还有一部分难度是 easy 的问题总体上都是“老熟人”但是你即使写出来面试不一定就能过有的干脆就不考算法题。八股文明显比之前少很多这个和面试的岗位有关系LLM 应用的岗位更偏实践所有很多一面就是 leader 面直接问项目除非一面也不懂 LLM 的东西就会考八股文。但总的来说八股少了但是绝对不可以不准备好几次挂在这上面别小瞧它。岗位内容游戏公司基本上是 LLM AB test for 游戏策划BI 分析游戏社区客服助手toCAgent 个人助手toBAgent for 解决方案other通用 Agent 平台公司内部 AI 助手、平台Agent for 运维2offer会有很多横向对比如果你期望薪资比较高对方说要在等等基本上凉了。大部分涨幅基本是不到 20% 的但我的期望是 30% 左右最后还是拿到了要有一点点耐心还要有一定的运气。不要眼高手低先拿一个低于自己预期的 offer再慢慢谈前提是公司想要你。规划好时间集中面试集中对比由于我时间线拉的过长后面安排的很乱。3再总结如下每次面完都要复盘没答好的问题一定要重新梳理答案。没把握问题的可以直接说不会别给个你自己都听不懂的答案。简历一定要让大模型润色但自己要 check 一遍别吹过头了。多看技术文章扩展技术视野提高二面面试官对你的印象。表达一定要流畅清晰不要断断续续的面试官会觉得你思路不清晰。项目效果评估是个很重要的问题不管你的技术多炫酷终究还是要看效果看落地效果。04面试题这里想到多少写多少。LLM 基础大模型是怎么训练出来的Transform 的架构Encoder 和 Decoder 是什么Function Call 是怎么训练的微调的方案有哪些自己做过没有大模型分词器是什么Embedding 是什么你们用的那个模型Lib介绍一下 langchian介绍一下 autogen有没有用过大模型的网关框架litellm为什么手搓 agent而不是用框架mcp 是什么和 Function Call 有什么区别有没有实践过A2A 了解吗PromptReAct 是啥怎么实现的CoT 是啥为啥效果好呢有啥缺点Prompt Caching 是什么温度值/top-p/top-k 分别是什么各个场景下的最佳设置是什么RAG你介绍一下RAG 是什么最难的地方是哪文档切割策略有哪些怎么规避语义被切割掉的问题多路召回是什么文档怎么存的粒度是多大用的什么数据库为啥要用到图数据库向量数据库的对比有没有做过Qdrant 性能如何量级是多大有没有性能瓶颈怎么规避大模型的幻觉微调和 RAG 的优劣势怎么量化你的回答效果例如检索的效果、回答的效果。workflow怎么做的任务拆分为什么要拆分效果如何怎么提升效果text2sql 怎么做的怎么提高准确率如何润色query目的是什么code-generation 是什么做的如何确保准确性现在再让你设计你会怎么做replan效果是怎么量化的Agent介绍一下你的 Agent 项目长短期记忆是怎么做的记忆是怎么存的粒度是多少怎么用的Function Call 是什么做的你最大的难题是什么你是怎么提高效果的怎么降低延迟的端到端延迟如何优化的介绍一下 single-agent、multi-agent 的设计方案有哪些反思机制是什么做的为什么要用反思如何看待当下的 LLM 应用的趋势和方向为什么要用 Webrtc它和 ws 的区别是什么agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的llm 服务并发太高了怎么办系统设计题短链系统分布式锁的设计给你一部长篇小说怎么做文档切割怎么做到论文翻译并且格式尽可能和原来的统一游戏社区客服助手设计。如何绑定游戏黑话如何利用好公司内部的文档结合线上问题快速定位项目工程代码有问题的地方有很多结构化和非结构化数据怎么分析再怎么得出我要的结论八股go 的内存分配策略、GMP、GCpython 的内存分配策略、GCredis 用过那些mget 底层什么实现的、zset 怎么实现的mysql 索引怎么设计最好数据库隔离级别mvcc 是怎么实现的分布式锁是什么实现的kafka 的 reblance 是什么会产生那些问题怎么保证数据不丢?fastapi 设计原理go 中 net/http 如何处理的 tcp 粘包问题http2 是什么比 http1.1 有什么优势Linux 网络性能调优的方式如何定位 Linux 中的 pid、端口号等等如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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