大家好！我从事深度学习相关工作已有4年，目前主要专注于垂直领域大模型和RAG相关项目。最近参加了几轮技术面试，收获了一些干货，特来分享，求个点赞支持！这次目标：5个点赞！有了更多点赞，继续分享更硬核的内容！面试问题汇总LoRA 微调原理：微调哪些层？常用训练参数设置：epoch、learning_rate 等。RAG 切片实现方法：如何设计和优化切片过程？微调中的常见问题与解决方案：面试官特别关注实际踩过的坑和解决思路。Embedding 召回优化策略：如何提高召回效果和模型效率？复读问题分析：原生模型复读不严重，微调后却复读明显，原因何在？感觉最近的模型不咋重复啊。领域知识注入：LoRA 微...

美团今年给的太多了，晕了看晕过去了，40k如过江之鲫

如图

前端秋招总结，但内容比较通用，有兴趣的朋友都可以看看。由于有一些比较那啥不正确的观点，为了在现实里扮演好一个牛马角色，所以就不说一些具体公司了，请求各位大神别盒。 背景： 苯人BG为211本，今年暑期一段小厂实习。 秋招情况： 秋招几乎all in互联网中大厂，投递60+家，进面19家（拒面4家），全流程6家。目前1家泡池但是公司风雨飘摇（说的就是你商汤），2家offer。 主要投递广深和江浙沪，由于对前端行情盲目乐观，不投小厂，不投北京，挑挑拣拣给的少的不面、价值观不喜欢的不面、制造业电子类等前端不重要的不面（现在回想这是一个非常不好的心态，无论如何先拿到offer，拿到主动权后再挑选），导...