蚂蚁-NLP算法面经

部门:AI Force
10.21 一面
1、讲项目
2、检索器怎么训练的?
3、召回不准有什么方法提升召回率?
4、reranker有什么方法?
5、检索器和reranker的得分太相近,不可靠如何解决?
6、怎么解决模型输出有害的问题?
7、如何设计损失函数让两个分布尽可能的远?
8、决策树有哪些?
9、简单说一下GBDT的算法原理
10、HMM大概是怎么样的
11、口述编辑距离算法
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10.24  二面
1、项目
2、你的CoT是一步的推理吗?
3、ToT如何选取推理路径?
4、如果query和document字面上很相似,但实际上不一样,应该怎么避免召回?
5、我看你的项目基本都是pipeline的搭建,你有什么微调经验吗?
6、你怎么确定数据配比呢?
7、上采样和下采样是什么?
8、蒙特卡洛树搜索(MCTS)了解过吗?
9、微调出现灾难性遗忘怎么办?
10、rnn和Transformer的区别
11、你觉得mamba有可能取代Transformer吗
12、你会java和c++吗?
13、传统机器学习学过吗?
14、天池的比赛参加过吗?
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10.28 hr面
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10.30 三面
主要问实习
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没发意向,现在还在泡池子
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二面没做题吗
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发布于 02-19 15:10 上海

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深睿医疗算法实习生面经(凉经)是我的第一场面试,从没面过,也确实一直没做过分割,但是面试官一点我自己的项目都没有问😭😭😢😢感觉像是完全没看简历,干提问,并且好凶……最后已经绷不住了😭😭😭😭分类目标检测分割的区别,什么是语义分割和实例分割,什么是细粒度分割,回归性问题是什么,diffusion比gan好在哪里,pair的gan训练和不pair的gan有哪些模型,怎么加速diffusion训练和测试,cnn和transformer和diffusion有什么区别,分别举例模型,多头attantion会不会增加复杂度,会不会便难以训练,应该怎么训练的,解释pytorch和tensorflow的动态图和静态图是什么意思什么是影像组学,ctmri超声这些分别介绍,影响采集图像质量的原因有什么,python深拷贝和浅拷贝有什么区别,每种数据类型(int,dict,元祖等)用深拷贝还是浅拷贝,怎么用发散性问题:和医院合作做一个ct肿瘤分割项目,全流程计划编程问题:有两个表格,怎么从一个表格查询另一个表格是否存在这个数据,用一层循环哎其实都是很基础的问题,但是因为是第一个面试确实准备的太不充分了🥲给我吓鼠了。💩但是为什么不问我我的项目经历呢,我也不懂😱😱最后这个算法题说实话我没听懂他问的是啥,所以……最后他告诉我答案其实我也没听懂……emmmm……祝大家好运 #面经#深睿医疗   #算法实习生#牛客AI配图神器#
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