【快手】内容理解算法实习生 -【MMU】

1. 介绍一下风格迁移论文做法2. 如何对风格和内容做解纠缠（instantstyle）3. 但是现在都是clip倒数第二层，clip只在倒数第一层做了文图对齐，你会怎么进行解纠缠/对齐（取很多相似的图像做few-shot的IPA平均，这样子当个数够多时候他们的平均就只代表风格，淡化内容；做风格 风格话图像 内容图像三元组显示训练） 现在想想对齐也可以拿QK得到attention map Q是text K是图像现在基于dit的架构很少有这样子的探索，如果是你的话你会怎么做？（现在想想应该采用B-LORA的思路去探索）4. 想要语义风格迁移，比如对应帽子 对应裙子该怎么做？（无他 attention就是语义相似性）5. 风格是怎么定义的？（gram矩阵 均值方差）6. 换另外一个面试官问虚拟试衣的做法，我负责的改进，有没有show case7. 针对复杂背景虚拟试衣怎么做？ 你这个项目是最重要上线吗？ 现在的inpainting虚拟试衣文本控制能力会很弱，有没有更好的想法让可以做到文本编辑还可以试衣（大意了，应该讲一下cvpr2024谷歌的instructimagen这种工作）8. 文生图可控生成的能力会不会下降，（会有一点，可图做的还是不错的）9. 介绍一下美团做的项目，k-means怎么选质心？为什么不用dbscan或者hdbscan？ （我把这个忘了 得想想后面肯定还问）k-means聚类也不见得效果就好10. 生成式检索和判别式的区别11. 怎么之前都在做多模态和agic跑去做nlp了？12. coding： 1262 可被三整除的最大和（我写的只过了样例，唉 这题看答案就很难）13. 能不能提前实习，介绍了一下业务，做ipa插件应用（感觉得补补ipa最近的工作）

面试官首先介绍了岗位的基本情况。自我介绍。问了本科和研究生的学习方向有什么不同。详细讲述了研究生论文的具体工作内容。问是否了解随机森林（我说不了解）。询问如何解决过拟合问题。问实习期间是否有独立完成的项目，并详细描述项目内容及其意义。场景话题：反洗钱。问可以从哪些维度定位不良账户？在寻找不良账户之间是否有强关系时可以具体看什么指标？反问环节，面试官非常温柔。

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多模态 & 大模型 & Agent 正式员工(*3) & 实习生招聘 (*5，实习时间>=3个月)1、团队介绍我们是快手垂搜大模型团队，致力于构建视觉大模型、多模态搜索、User Agent新系统，应用于多种电商场景（如拍照搜同款、图文相似款、电商创意AIGC，买家Agent问答)。团队紧随技术潮流，不断技术/商业创新，期待与优秀的同学一道，进一步扩大影响力。团队一直坚持学术与业务并向发展的方式，目前在CVPR、WWW、AAAI、SIGIR等会议发表论文多篇 (其中一篇Shared Task Best Paper, 一篇Outstanding Paper)，并在国内知名赛事与榜单荣获过多项Top2成绩；内部提供充分的交流讨论，现有正式员工与实习同学均来自国内/全球顶尖学校；在这里你会有专业的Mentor实时指导技术创新与业务落地。过去半年团队一共发表论文4篇，AIGC方向专利5项。组内机器资源充足(数百张V100/A100)，产研结合，自由度高。组内氛围良好，年轻同学多且有活力，小组内部定期有LOL/桌游/团建旅行。实习表现出色可优先转正及获取SSP Offer。万分期待你的加入！2、实习内容1、多模态视频图文内容理解 (预训练、微调、RLHF、self-prompt技术创新与应用)2、电商多模态信息RAG (商品-商家-用户-平台粒度多维度信息对齐与检索, 跨模态匹配)3、AIGC视觉生成（文生图/视频、精细编辑、多轮交互、训练推理加速、评估标准）4、User Agent设计 (商品知识库信息构建、跨模态实时检索、工具调用与信息分析)5、参与模型蒸馏，量化剪枝，在线实时性部署等工作，支持生成&翻译算法的性能优化与落地；6、针对业务特点，跟踪相关领域的技术发展趋势，进行各类技术方案的探索和学术研究。、当然，研究不限于上述方向，如果您觉得其他方向非常有趣/有价值，也欢迎交流讨论。3、职位要求1、计算机、数学、人工智能或相关专业硕士及博士在读，有扎实的机器学习和NLP算法基础。2、熟悉LLM工程技术和方法，并掌握大模型的微调和评估方法；有参与大模型研发者优先。3、熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，有扎实的编程基础和代码实现能力。4、具备优秀的业务感知以及分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。5、有高水平论文（如ACL、CVPR、NIPS、AAAI、ICML等)或者开源项目者优先。工作地点：杭州 or 北京简历投递：线下私聊