算法面试经验分享

8.30算法岗秋招第一面，练手，总体感觉还不错，问题和手撕都不难，百分百回答出来了，面试官人也很好，说话很温柔，发面经涨人品，希望后面其他公司的面试也一样顺利1.介绍一下最有成就感的项目（实习识别项目）2.介绍baseline以及提高了多少，推理速度提高了多少3.输入图片的大小，为什么设置这个大小4.做了什么轻量化操作5.轻量化精度下降多少6.还了解什么模型轻量化的方法7.算子融合怎么做的，能加速多少8.在什么硬件上跑的模型9.介绍实习的第二个项目（实习ocr项目）10.对比竞司ocr提升了多少11.你设计的可学习的带通滤波器原理12.对于手写体的识别效果13.如果没有摩尔纹，这个可学习的带通滤波器的执行过程是怎么样的，对识别有影响吗14.这个可学习带通滤波器与后续OCR算法会不会耗时很长15.在有摩尔纹的数据集上的效果16.对于其他滤波器（高斯滤波器等）的原理了解，各有什么优缺点17.生成式网络了解哪一些18.了解目标检测网络吗，介绍一阶段和两阶段模型以及他们的优缺点19.了解特征金字塔吗20.问论文手撕简单题#秋招面试经验##面试经验##多益网络##算法面试经验分享#

如题，最近工作需要开始做图像算法，但是本人双非硕，研究生期间研究方向是时序数据预测，发了一篇CCF C会议和SCI三区，校招的时候属于直接挂简历的水平，不知道以后社招的话对学历和论文的要求还会那么高吗？#算法面试经验分享##算法##算法面试分享##算法工程师[话题]##社招##ai智能作图#

从周围同学的经历来看算法岗好像挺容易拿到啊🤔，大厂卡学历没办法 但是中小厂不是随便进一个么。幸苦两个月的时间把leetcode上的热点题刷熟悉 网上找两个竞赛开源top方案写上去 论文找师兄师姐要一篇往sci一二区投（不管中没中先写到简历上） 笔试找同学一起做 把上述简历上的项目从里到外弄清楚 再多收集一些八股背熟。 这个套路无解啊 哪怕是两年玩过来的人完全也没问题 只需要辛苦两个月而已，最重要的是坚持✊ 一定要不停地投。 问了很多同学感觉只要把项目讲解清楚了 面试官完全不会去质疑是否是开源的方案或者你的竞赛和论文排名是否真实 。大着胆子冲吧朋友们 算法岗在朝着你招手👋

二面（10.9）全程无八股，无手撕，重点聊项目。1.自我介绍2.展开讲讲jd的项目中，具体是怎么做的。3.jd项目中，数据的形式，如何获取的，CoT数据如何让构建。4.jd项目中模型融合方法是什么吗？5.简单介绍模型融合方法的流程6.模型融合中的参数设置有什么经验或者理论吗？（没有，硬搜）7. jd项目中训练的模型，相比之前有多大的提升，使用72B模型比7B模型有多大提升。8.bd项目里的数据如何获得。9.bd项目里使用了lora进行微调，没尝试其他方法吗？（没有，因为我跑路了，不知道他们后面干没干）hr面（10.14）1.开局自我介绍2.喜欢什么样的工作氛围3.研究生成绩大概在班里排什么位置4.家里是哪的，对南方的生活是否接受5.找工作时，三个优先考虑的因素，并给出这三个因素的序6.三段实习经历，哪段对你成长最大7实习过程中遇到过什么低谷，你是怎么解决的 #秋招# #秋招OC许愿# #秋招积极心态保持方法# #如何一边实习一边秋招# #实习与准备秋招该如何平衡# #你的秋招进行到哪一步了# #你觉得今年秋招难吗# #你的秋招进展怎么样了# #算法面试分享# #算法面试经验分享# #算法面试题#

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1.问项目2.八股：讲一下transformer为什么用layernorm讲一下bert了解哪些大模型大模型中attention的改进方式（MQA，GQA）3.代码：Leetcode不同路径II

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全程1h1.问项目2.八股transformer encoder和decoder的区别transformer encoder中的信息怎么用到decoder中RNN和transformer的区别讲讲对多头注意力的理解lora的原理大模型如何加速推理？如何压缩？模型蒸馏3.算法题二维数组查找二分查找左侧边界

关于大模型的50道精选面试题1.简述GPT和BERT的区别2.讲一下GPT系列模型的是如何演进的?3.为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构?4.讲一下生成式语言模型的工作机理5.哪些因素会导致LLM中的偏见?6.LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别?7.如何减轻LLM中的“幻觉”现象?8.解释ChatGPT的“零样本”和“少样本”学习的概念9.你了解大型语言模型中的哪些分词技术?10.如何评估大语言模型(LLMs)的性能?11.如何缓解LLMs复读机问题?12.请简述下Transformer基本原理13.为什么 Transformer的架构需要多头注意力机制?14....

#研究实习#AIGC实习地点：上海简历投递地址：xiehaizhen1@huawei.com实习内容：负责图像编辑、光影编辑、多模态训练、底层视觉相关研究。目标A类论文，高价值专利。我们能提供的：论文/专利指导，例行技术研讨与思想碰撞，高价值的前沿研究(有机会将创新技术落地到华为旗舰手机中)，充足的算力支持，多人团队合作。要求&加分项：1.计算机视觉/机器学习相关专业在读硕士/博士2.全职实习6个月及以上，能长期实习者优先，不支持远程实习3.在以上领域有相关项目、研究经历，技术功底扎实，对科研有热情，接受过严谨的科研训练4.作为核心贡献者在人工智能领域顶会/顶刊上发表过文章者优先 #华为# #实习# #算法面试经验分享# #算法# #AIGC#

1.算法题：删除链表中倒数第n个节点二叉树后续遍历2.问项目3.介绍一下NLP的发展过程4.反问

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感知算法岗 时间久远，记忆模糊，所以可能记得不是很全，问了一下，保留了能讲的部分 笔试 忘了，没全做出来 一面 忘了，啊哈哈… 二面 非常非常神奇的一轮面试，剑走偏锋 一道场景题，答案很简单，需要证明贪心的正确性，写个式子就能证明 问：如何在高维球面(-sphere)上随机取一个点 答：维高斯，然后长度变成1即可 问：为什么是对的 答：高斯分布是rotation symmetric的，所以有分布概率相同（差点记成-stable了，那个是另外一个性质，跟这个无关） 问：来点证明 答：高维高斯（差不多，剩下的不重要）有以下pdf ，然后注意到，，所以显然 三面 做了一道题，题并不难，只需要简单...