比赛的帮助可能没有楼主想象的那么大。我和别人组队拿过Kaggle金牌,现在solo一个正在进行的比赛,处于银牌区,自我感觉并不差,然而实习还是非常惨烈,目前0 offer,很多公司都没有面试机会。当然原因有很多了,例如写简历的时候我以为比赛比较够分量了,没有写自己学过的一些与岗位匹配的技术知识(只写了自己感兴趣的方向是自然语言生成),还有因为算法题没有写好被一面刷等等。阿里今年谁都给面试机会,上个月底面完了交叉面,结果过了半个月都没安排hr面(二面面试官说过过了交叉面),所以大概率还是因为评级太低了,就被泡在池子里。我也有考虑转岗的问题,看形势感觉后台也会比较惨烈,所以在考虑要不要转安卓(本科学过Java)。另一个想法是硬肝下去,但是没有实习经历,秋招应该去不了大厂了,我就怕在疫情的影响下,小厂也没hc,那就凉了。
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一、少量八股1.介绍下self-attention,计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention?3.kv cache是什么?它为什么能极大地提升推理速度?4.PPO的clip机制?在线强化学习和离线强化学习有什么区别?RLHF是哪一种?5.为什么要用reference model?为了解决什么问题?二、项目深挖1.如何让多个agent协同工作的?举个具体的协同机制例子。2.如果一个agent误判导致策略冲突,如何处理?3.你们有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架?为什么选这个框架?4.你是怎么设计agent的记忆系统?5.长期记忆如何存储?如果历史记录量非常大,怎么优化查询效率?6.有没有做记忆衰退,避免旧数据干扰新任务?7.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的?8.你简历里的人机协作流程,具体是什么意思?怎么设计人工干预与agent自动处理的平衡?9.human feedback是怎么被agent消化吸收的?有没有用rl进行策略更新?三、业务理解1.有没有做过模型压缩?比如在车载端或低端设备上的推理加速?2.如果量化后理解能力下降怎么办?怎么做精度补偿?3.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff?是先召回再精排,还是单次生成?4.如果要做电商agent,你会选择哪些模态的信息作为输入?比如文本评论、图像、视频、购买记录?5.有没有做过A/B测试?
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