科大讯飞NLP面经

春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. MAP（最大后验概率）和似然函数有什么关系？2. 什么情况下，MAP的损失函数可以用NMSE来计算？（高斯噪声）3. 手写Multi-head Attention4. Attention的复杂度是多少？5. AUC是什么？6. 推荐算法了解哪些？7. 协同过滤的概念是什么？8. 如果是一种普适性很强的物品（如：新华字典），怎么设计指标对它降权？9. AUC怎么推广到非二分类问题？怎么快速计算AUC？ #字节#  #推荐算法#  #春招#  #实习#  #校招#  #社招#

3.5 更新字节 昨天约了 hr 面总时长：20min问了实验室的一些情况，问能不能推荐同门给他们，问了入职时间和 base 地点反问：landing机制，鼓不鼓励学术成果，转正率（保密，只说了些笼统的要求）ps. 小红书上看到很多 hr 面挂的，很慌，故在此作此记录====================================================一面 2.27晚上（第二天约了二面） 一面面经可以看上一个帖子二面 3.3总时长：1h15min问实习时间，什么时候能到岗，老师管不管介绍简历项目，（ 我讲 -> 面试官提问 -> 我答 ）循...

#八股# 科大讯飞 NLP (2+1+1) 🚀主要是以项目为主，如果项目有论文支撑，直接对着你的论文直接开讲，中间打断提问发散问题, 最后八股拷打。八股如下包含飞星计划以及秋招正式批：Lora为什么在工业界这么吃香？原因是什么？LLM的分布式框架了解过吗？展开讲一下它们的优缺点？大模型的训练的完整流程是什么样子的？为什么要先经过SFT微调，在RL？DPO和PPO有什么区别？你更喜欢使用那种？当时浅浅回答了下，喜欢DPO，优点说明下。DPO的公式给我写一下或者口述一下？当时没写出来🙄DPO跟对比学习有哪些相同点和不同点？我的项目用了后者 跨模态对齐如何做的，你都了解那些对齐方式？模型的幻觉问题？以及RAG的好处？如何利用RAG去缓解模型环节？ROPE给我介绍一下？代码能写下吗?（当时还不会写🙄）你了解哪些多模态encoder？没有Leetcode🫡，但对着论文拷打发散问题很难受🤕#八股# #牛客解忧铺# #算法# #大模型# #nlp# #科大讯飞求职进展汇总# #ai算法工程师# #实习# #秋招# #春招#

工作体验：✅公司岗位：科大讯飞java后端 ✅背景：某211计算机小硕一枚，22届校招最后选择了飞子，入职飞子已经一年半了，一些体会分享给大家 ✅薪资待遇：一年税后到手工资=一辆奔驰C，在合肥还挺香的 ✅职场感受： mentor和leader对我都挺好。就算我经常拿着那种让我回想起来都觉得尴尬的问题问他们，他们也会包容给我，觉得新人需要时间适应和成长，然后耐心的跟我说清楚原因。大家讨论到某些技术问题也是畅所欲言，不会担心因为说错话而受到批评。 再有就是对于新技术关注和研究，大模型刚出的时候就看到各位同事都在积极探索和使用，同时开始调研类似的技术，以帮助改进业务水平和业务能力 入...