严选不知道工作强度如何，听说管理很乱滴滴要转go去哪儿没有前两个知名纠结

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...

投递：分布式计算面试邮件：大模型推理面试：你好，我们是做编译器的组纯手撕代码和优化，无八股

八股文那块没回答好，现在比2个月前面试难了，之前一面随便过，现在一面都过不了了。时间：2024.12.5面试平台是快手的，会检测是否停留在当前页面聊项目，可共享屏幕说项目发散提问：AOI数据更新的场景和频率是怎么样的（天级更新+实时更新）现在是三种降级方案并存的，数据一致性是怎么保障的你们这个项目使用到的业务场景说下，以饿了么下单的用户场景说下，是怎么用的（还是业务场景）介绍下点判定在AOI内的底层逻辑是什么样的，底层原理项目里的点判定查询过程，耗时是多少，内存数据有考虑增量更新吗，是什么原因不能热更新内存数据的？实时更新这块是怎么做的，内部热修工具，修完这条是把数据整个覆盖掉还是增量的更新？...