科大讯飞 CV算法研究 全面经

投的AI算法工程师 部门是教育BG 做考试批卷OCR 投影仪 星火大模型的
整体流程很长 很乱 顺序也很奇怪 据说是因为面试人太多 面试官也很忙
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8.13投递 笔试完 9月初先约了个HR面
HR面
面试时间: 30分钟 (早上8点半开始的面试。。)
面试内容:自我介绍 问遇到过的难题 收获 怎么考虑base的 很基础简单的问题
反问:业务(上面说了)
然后闲聊了会我以前做过几年家教兼职 对教育相关业务很熟悉 算半个老师 面试官说那挺好的 还是有点相关的(面试的时候还是要多多推销自己 跟业务方向套近乎
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半个月后约了一面
面试时间:30分钟 (周六晚上8点。。)
面试内容:自我介绍 然后面试官可能觉得我的项目不感兴趣 没问项目 直接来问动态规划和贪心算法的八股(问区别 优点缺点 给了几个背包场景 怎么设计dp 写个代码)
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半个月后约了二面
面试时间:30分钟
面试内容:自我介绍然后询问项目 感觉简简单单就结束了 也没手撕   
反问后续流程:还有一个主管面
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10月19日 三面主管面
面试时间:50分钟
面试内容:主管面强度最大 全称拷打 好多问题胡言乱语了 全程快嘴
1、自我介绍
2、项目里哪个最有成就感,讲一下遇到的难点痛点和解决的
3、实习和科研项目里哪个挑战最大
4、收获了什么
5、对工作base和方向有什么想法吗,怎么考虑职业规划的
5、对科大讯飞有了解没,哪些地方了解
6、星火大模型的了解是什么,怎么看待星火大模型
7、如果你来参加星火大模型项目,你要做哪些事
8、大模型能解决哪些场景
9、大模型能代替老师吗?怎么理解
10、你的优点和缺点
#24届软开秋招面试经验大赏#
全部评论
面试的难度能反应一家公司的水平,我面完感觉挺水的…
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发布于 2023-10-22 20:44 上海
佬怎么知道自己是教育bg的?
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发布于 2023-11-06 11:19 辽宁
码住
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发布于 2024-05-29 10:28 北京

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微调(Fine-tuning)是机器学习中一种迁移学习技术,指在预训练模型(如BERT、GPT、ResNet等)的基础上,通过少量特定领域或任务的数据进一步调整模型参数,使其适应新任务。其核心思想是利用预训练模型的通用知识(如语言理解或图像特征提取能力),通过针对性训练提升模型在特定任务上的性能。微调的核心作用1. 节省资源:无需从头训练,减少计算成本。2. 提升性能:预训练模型已学习通用特征,微调能快速适应新任务。3. 小数据友好:适合数据量有限的任务。微调的主要方式1. 全参数微调(Full Fine-tuning)- 方法:解冻预训练模型的所有参数,用新数据更新全部权重。- 适用场景:数据量充足,任务与预训练任务差异较大。- 缺点:计算成本高,可能过拟合小数据集。2. 部分参数微调(Partial Fine-tuning)- 方法:冻结部分层(如底层),仅更新顶层参数。- 冻结策略:预训练模型的底层通常学习通用特征(如语法、低级视觉特征),可冻结;顶层更接近任务,需调整。- 适用场景:数据量较少,任务与预训练任务相似。- 示例:冻结ResNet的前几层,仅微调最后几层用于医学图像分类。 #产品经理#  #牛客激励计划#  #数据人的面试交流地#  #聊聊我眼中的AI#  #面试时最害怕被问到的问题# #牛客AI配图神器#
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