牛客918477651号 level
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北京航空航天大学
2025
深度学习
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由于本身是做cv的,没有任何推荐算法经验,因此本篇内容对于找推荐算法意义不大,纯粹记录一下1.  自我介绍,然后介绍完面试官问我知不知道面的是推荐算法😅,不过这也是他们看的简历没挂我简历就是他们的问题😄2.是否知道cv在推荐搜索当中的一些应用?3.项目介绍,t2i和inpainting模型分别解决什么问题,为什么要级联4.做的主要是微调的任务,微调过程当中有些什么trick?以及背后的原理,text encoder和unet学习率的设置5.怎么判断过拟合的?6.图像生成效果如何评估?除了肉眼看有什么定量评估的指标7.对C++的了解,C++和Python当中多线程有什么区别?8.Python当中的线程和进程有什么区别?10. 是否了解其他机器学习当中常用的指标,比如auc,如何计算,越大越好?11.是否了解其他常见的机器学习模型 树模型,线性回归模型等等12.coding,递增子序列查找一个数最开始出现和最后出现的位置,时间复杂度,能否优化只遍历一次,类似快排的思想来减小搜索区间13. 最长递增子序列,可不可以不用动态规划,动态规划的时间复杂度机器学习当中的内容也得准备准备了,不然秋招除了投cv其他方向没得能聊的就一直做题还让优化😖更新7.25二面1. 自我介绍2.做题,最近公共祖先,需要手动构造树节点以及连边关系,做了半个小时😅3.问了不了解推荐,为啥要投推荐算法。 我咋感觉之前师兄师姐说推荐算法不需要有啥相关经验讲自己项目就行,现在啥都得对口4.lora的原理,具体如何实现,初始化,为什么一个使用0一个使用高斯分布。以及为什么可以用lora来降低参数量,参数量越大模型的拟合能力越强。5.反向传播的过程6.lora训练是否需要加载底模到显存里来?7.训练和推理是否存在分布不一致的情况,训练的时候不包含底模,推理的时候加上底模。8.反问看得出来他很难找问题问我,推荐一点不知道。
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1.  自我介绍2.  项目介绍,介绍的时候可能会打断问细节,最好先介绍一个整体的pipeline,涉及到的特殊词汇提前解释清楚。2. stable diffusion原理,推理过程当中的流程3. 谈到了attention,具体计算流程,以及为什么需要除以√d4. masked attention实现,使用一个负无穷的数然后softmax5. clip text encoder?具体架构6. Bert 是否了解?预训练的任务7. flash attention是否了解?8. ChatGPT是否了解,说一下instructgpt三个阶段的训练流程?除了lora是否了解大模型微调的其他方式?adapter这些9. instructgpt当中强化学习算法 ppo,是否还了解其他强化学习算法10. 扯了很久让我继续介绍第一个项目,然后介绍到第二个项目说到sd1.5到sdxl又开始了11. 最新的stable diffusion3了解吗?有哪些改进12. 第二个项目整体pipeline,inpainting的原理,denoising strength含义,数据清洗具体如何做的?训练是用的单个图文匹配还是多个匹配的方式?13. 这两个项目当中自己的贡献大概占多少?14. stable diffusion训练的trick?zero SNR, mean SNR 是否了解?15. 多模态大模型是否了解?blip2, llava 16.  最后反问?主要是做什么方向 好像数字人什么都,主要是多模态,主要是做研究边实习边面试,实习这边电脑还出问题没声音变成电话面了,全程40min,现在找工作cv的得会大模型得会多模态。必然是寄了,之前就听说很看顶会,主要做研究的也很正常。
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