搜狐畅游内推

本来周五很开心结果被开发吊。调试自动化用例时有一个接口应该传过来3个参数，但是有时候服务端只传过来一个导致断言错误。我就去问对应的开发，开发语气很冲的回我“没返回和返回了都能看成一样么”，我说接口虽然返回但是只返回了一个，然后这个开发就已读不回。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。

测评：联想的测评没有固定的时间，简历通过筛选后，系统自动触发测评，需要在 3 个自然日内完成； 特别说明：联想的测评包括能力测评和技术测评两种，应届补录和实习生项目所有岗位都需要做能力测评，应届补录项目中技术类岗位还会增加一轮技术测评；若候选人过往做过能力测评或技术测评，并有成绩，要认真回答！则无需重复作答，过往的成绩会保留 ③ 面试：联想校招面试由业务部门自行组织，全周期内陆续安排，不同部门进度不一样，简历通过筛选的同学，做完测评后耐心等待面试通知（测评通过后会安排面试）； ④ offer：面试通过的同学，offer 会在 4 月陆续发出，完成面试的同学耐心等待 offer 沟通和发放。手...

1. 明确优化目标   - 任务定义：明确模型需要优化的具体任务（如文本生成、分类、问答等）。   - 性能指标：确定评估模型效果的指标（如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等）。   - 数据需求：根据任务目标，准备高质量的监督数据。2. 准备高质量监督数据   - 数据质量：确保标注数据准确、一致且覆盖任务场景。   - 数据多样性：覆盖任务中的多种情况，避免模型过拟合。   - 数据规模：根据任务复杂度，准备足够数量的样本（通常数千到数百万条）。   - 数据格式：将数据整理为模型输入输出对（如 (input, target)）。3. 模型初始化   - 选择预训练模型：根据任务选择合适的预训练模型（如 GPT、BERT 等）。   - 冻结部分参数：对于小规模数据集，可以冻结部分底层参数，只微调顶层参数。   - 学习率设置：使用较低的学习率（如 1e-5 到 1e-4），避免破坏预训练模型的知识。4. 微调过程   - 损失函数：根据任务选择合适的损失函数（如交叉熵损失用于分类任务）。   - 批量训练：使用合适的批量大小（batch size），平衡训练速度和稳定性。   - 正则化：通过 dropout、权重衰减等方法防止过拟合。   - 早停策略：监控验证集性能，避免过拟合。5. 评估与迭代   - 验证集评估：在独立的验证集上评估模型性能。   - 错误分析：分析模型错误案例，针对性补充数据或调整训练策略。   - 多轮微调：根据评估结果，进行多轮迭代优化。6. 高级优化策略   - 任务特定提示（Prompt Tuning）：设计更好的输入提示（prompt），引导模型生成更准确的输出。   - 数据增强：通过数据增强技术（如同义词替换、回译等）扩充训练数据。   - 混合训练：结合无监督学习和有监督学习，提升模型泛化能力。   - 领域适应：如果任务涉及特定领域，可以使用领域内数据进行进一步微调。7. 部署与监控   - 模型压缩：通过量化、剪枝等技术降低模型推理成本。   - 持续学习：在实际应用中收集新数据，定期更新模型。   - 性能监控：监控模型在实际场景中的表现，及时发现和修复问题。#牛客AI配图神器#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #面试#  #聊聊我眼中的AI#  #AI了，我在打一种很新的工#

不限专业！不限学历！秋招投递结果不影响春招投递！后端面经41min 自我介绍 JMM volatile 单例模式 JVM运行时数据区 B+树和索引原则 AOP 原理和源码（源码不太了解） 链表 缓存机制和原理（不太了解） 红黑树 HashMap Linux 命令（不太熟悉linux） 面试官人还是非常好的 不会的都跟我说了答案 感觉公司还是很不错的 不过我太菜了 应该去不了 我没做过任何项目 面试官说比较缺乏经验 但是基础不错（毕竟只剩基础了） 面试官说就这样背题面试是没什么问题的 但就是实操可能不行 我也觉得是这样 问了是不...