太初 大模型算法 一面

个人经验总结，觉得有用的话，直接收藏背诵（一）深度复盘体系要想在秋招里突围，先得建立三维度复盘模型，精准找到自己的短板。技术硬伤矩阵，看看自己在算法、系统设计、领域知识哪块不行；面试表现热力图，分析自己表达结构、应变能力、业务理解哪些地方差点；投递策略漏斗，评估企业匹配度、流程管理、信息获取效率。只有全面复盘，才能对症下药。（二）笔试效能提升方案笔试这块，咱得用 STAR-Matrix 训练法来提升。S 阶段，LeetCode 企业题库 TOP200 强化，把高频考点拿捏住；T 阶段，大厂真题分类击破，按题型专项训练；A 阶段，全真 IDE 环境压力训练，模拟真实考试场景；R 阶段，建立知识图谱漏洞标记，把错题溯源，把知识漏洞补上。（三）战略级日常实习选择日常实习也得讲究策略，遵循 BAT 法则。B（Branding）: 优先选有行业认证背书的项目，这样简历好看；A（Alignment）: 确保工作内容和目标岗位 JD 匹配度超过 70%，积累相关经验；T（Timeline）: 控制实习周期在 3 - 4 个月，实现经验快速转化，别浪费时间。秋招就是一场持久战，关键在于不断提升自己的竞争力。企业要的是能解决问题的人，而你要做的，就是成为那个人，用实力去赢得秋招。加油！！接offer #牛客激励计划#

本人电子科大大四通信工程，准备去新二读一年半水硕，预计无论文，想的是趁九月份出国 之前一直实习，大四上没有规划，误打误撞去了中小厂实习视觉算法，有一定产出，但是知道cv很卷准备转战搜广推，做了两个搜广推的项目并且进行投递，不过大厂基本都是已读不回，目前只有一个很小的公司大模型算法实习offer，不知道该不该去，还是继续投大厂实习呢？希望大佬们留下宝贵意见，本人不太喜欢通信所以没有在通信方向实习。#算法岗# #搜广推# #搜广推算法# #算法实习# #大模型#

双9 末流985目前研二 无论文一段美团日常实习（多模态大模型相关）想问问暑期实习能冲大厂的大模型算法岗吗？没论文是不是硬伤啊😫#大模型# #暑期实习   # #算法岗#

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#