快手测开一面

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

本人普二本，现考上深大计算机研究生，会一点Java和Python，做过深度学习，大模型rag的一些项目，导师方向是推荐系统或者运筹优化方向现在咨询一下大佬们，未来职业方向，要不要坚持做Java前后端开发，或者是走其他语言的开发，还是做测试？大模型测试，数据处理相关的?不想浪费4月到9月份这个假期，想投门槛低一点的日常实习（备研已经荒废了一些技术），想问一下有什么建议#牛客在线求职答疑中心# #投了多少份简历才上岸# #日常实习# #研0# #研究生日常# #职业发展规划如何回答# #双非有机会进大厂吗# #如果能重来，就业or读研你选哪个？#

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一面：1. 说一下项目中的难点（说了并发场景）2. 除了加锁，有没有性能更好的方法？3. 为什么不推荐直接new一个线程？4. Sleep和wait的区别？5. Looper死循环为什么不会卡死？6. 线程之间如何进行通信？7. rxjava和协程解决了什么问题？8. mvvm与mvp的区别，有什么好处？9. 什么是内存泄露，安卓中有哪些场景？10. 什么是内存抖动？11. 什么是过度绘制？12. 在开发过程中什么时候会出现UI卡顿的现象？13. https与http的区别？14. 安卓端中如何获取ca证书，以及获取后是否要保存在客户端（不知道）15. 安卓内存和磁盘的缓存机制？16. 是否用过大模型，是否会使用大模型写代码？17. 平时如何提升学习？18. 职业规划？#牛客AI配图神器#（没有后续了，一面挂？）