户外运动网站建设策划网页设计作业设计意图

户外运动网站建设策划,网页设计作业设计意图,网站改标题不改版 k,网站开发研究总结大模型面试通关秘籍#xff1a;淘天、字节、商汤等大厂真题全解析#xff08;小白必看#xff0c;建议收藏#xff09; 本文详细记录了作者在多家大公司的大模型岗位面试经验#xff0c;包括淘天、字节、商汤、蚂蚁等企业的面试真题、技术难点和面试体验。内容涵盖OCR、多…大模型面试通关秘籍淘天、字节、商汤等大厂真题全解析小白必看建议收藏本文详细记录了作者在多家大公司的大模型岗位面试经验包括淘天、字节、商汤、蚂蚁等企业的面试真题、技术难点和面试体验。内容涵盖OCR、多模态大模型等核心知识点解析以及HR面试注意事项和offer选择建议。对于准备进入大模型领域或参加相关面试的程序员而言这是一份实战性强、覆盖全面的宝贵参考资料。面试情况投过的公司淘天字节蚂蚁商汤美团夸克腾讯minimax零一万物阿里控股潞晨科技阿里巴巴国际网易实验室Momenta。Offer淘天字节AML商汤蚂蚁美团夸克腾讯混元天翼云。以下是面经分享淘天【offer】部门未来生活实验室介绍:淘天集团的大模型研究将主要围绕两个场景展开一是搜广推二是逛逛的内容化。团队组建工作由淘天集团CEO戴珊、淘天集团CTO若海、阿里妈妈CTO郑波等人共同牵头。面经一面• 如何训练ocr任务• 实验的setting• ocr任务影响如何• 高分辨率训练再在小分辨率上会不会崩掉• 输出bbox有没有好的方式HR面• 基本信息确认• 考研进入电子科技大为什么• 为什么进入了诺亚• 代表性的工作• 如何解决问题的国内在做语言大模型的多一些。• 国内在做多模态大模型的• 如何评测评估这些大模型的。如何看待刷榜的问题。• 你们的衡量指标面试体验面试体验很好。HR也没有那么咄咄逼人。阿里味不是特别明显。最终权衡也选择来了淘天有兴趣来我们这边的欢迎投递简历有卡****张。字节AML【offer】部门AML火山方舟大模型介绍淘天集团的大模型研究将主要围绕两个场景展开一是搜广推二是逛逛的内容化。团队组建工作由淘天集团CEO戴珊、淘天集团CTO若海、阿里妈妈CTO郑波等人共同牵头。介绍链接。预备面经猎头也提供了一些其他候选人的面经 整理如下• 设计一个Hash表• 蓄水池问题• 从超大文本文件中随机行采样• 二叉搜索树-去掉超出[m, n]范围内的节点• 计算交叉熵• 计算IOU一面• 多模态你们的流程• 你们的OCR的结构• layernorm的区别二面• 什么时间开始做多模态模型• 目前在文档• Token长度太大。高分辨率如何解决。• patch能不能变得• VQGAN• GPT4V的结构形式。• LLM decoder• MagViT• LLM的基础知识需要尽快补上三面• 自我介绍• 多模态大模型用哪个模型• Transformer比较熟悉• python实现self attention和Transformer面试体验字节一如既往的注重coding基本每一面两道题自己能拿到offer也算是运气吧。一面的面试体验很差可以说是毫无面试经验的面试官。商汤【offer】一面• 简单的自我介绍• 关于高分辨率的解决办法• OCR是如何去做的有没有groundingReferring• GPT4V 位置检测明显的问题• 你们是如何解决位置信息的• 新的模态进来如何去拼接过来• 新来一批数据如何训练• tree1是否是tree2的子树二面• AGI缺不了视觉• 工业场景人的检测奇怪的零件机器的检测。检测的结果需要理解人的行为。理解和context的关系。人和环境的关系。借助多模态来解决• 自驾感知端到决策端感知不需要全面的感知着重额感知需要• 假新闻图是真的。caption场景• OCR街景的OCR文档网页截图等是不同的这些场景混在一起。会有影响吗• OCR的方案一般是先出检测框再出文本。不规则的文本如何解决• 多模态大模型的OCR• Qwen-VL的文本检测形似是否合理• 模型本身的三种能力• 自己的能力认识什么• LISA借助decoder来做用新的prompt来实现分割。】• 外挂RAG等。• 判断左右括号等组成的字符串是否是合法的二面结束问题不大。三面• Leader面聊了一些有的没的面试体验面试过程很专业毕竟是商汤算法技术是国内领先的奈何没产品而且薪资包也没有诚意。蚂蚁风控大模型【offer】一面• 自我介绍• 介绍Focus-DETR有没有在业务中应用。二面• 介绍• 目前在做的事情• 下游的任务文档场景再做一个什么任务• ocr数据是如何生成的• 效果如何• 如何解决幻觉的问题HR面• 具体的工作内容印象• 安全内容tob的内容审核。竞对。• 个人介绍。• 上海海思为什么跳槽• 算法支撑MiniMax【挂】一面• 空间感知能力是如何解决的• 不同token长度是否有做balance的方式• 很多有价值的问题。• python实现标题 MLP Regressor 题目描述 题目描述与要求:实现一个MLP regressor 的完整训练过程包括:forward , backward , SGD更新参数;验证backward梯度正确性;构建数据验证端到端正确性 (收敛泛化);(optional) 参考你过往的实验经验尽可能让功能更完善;不使用第三方库中已实现好的自动求导方法;P.S. 实现方法不限但由于在线IDE运行环境不稳定推荐使用numpy。PS面试官对算法底层了解比较深入比较考验代码能力不是字节那种。零一万物【挂】一面• 多模态的情况。• document的难度。• 手写 self attention二面• 自我介绍• 传统的OCR模型和多模态大模型的区别• 带不带OCR多模态文档智能差多少。• 未来OCR模型是否会被大模型吃掉。OCR大模型有什么是做不了的。• 在哪些模型上做过一些预训练。• 多模态未来怎么做。• EVA的有趣的现象。没有出现涌现的现象。• 后面的工作主要集中在哪里。• 怎么训练比较好gemini那种形式llm那种形式。**PS**问了很多开放性的问题给的回复是业务积累不够hhhh。美团【offer】一面• 文档大模型是一个独立的模型会整合到一个大模型还是分离式的。• 不考虑通用场景的。• 目前用的多大的模型。• 是一个什么结构。对结构的一些了解。• flamingo或者blip2的结构上的对比。• 足够资源的情况下哪个结构是最优的。• 分辨率是如何解决的。文档的分辨率比较高。• QA对匮乏如何解决的。• ocr的性能目前是低于多模态大模型。• 如何解决bbox感知能力差的问题。• 充足的算力。数据如何获取。如何有效的清洗。• fuyu这种结构有什么优化的空间。二面• OCR文档大模型• Instruction tuning的决定性因素哪些Instruction tuning策略效果更好。如何评估复杂度的性能。• 如何保证数据集的多样性和复杂度。• 分层的Instruction tuning。• 数量的影响。数量和质量。• 不同类型数据的影响。对下游任务的影响。自动化的数据配比。自动化的指标去做类似的事情。• 专门优化的指标不再是一个好的指标。• 使用其他的指标来引导模型的优化而不是使用下游的指标。LLM使用的loss作为指标。而不是benchmark的分数。• 合理的评估指标是什么。openAI的压缩理论trainnig loss代表优化目标。• AGI的几个阶段deepmind发表。三面• 各种问题四面• 介绍自己。• 有一个多模态大模型具备一些很多baseline的效果基础的CV能力。可能效果都不是特别好。不如专精的大模型。OCR为例。目标得到一个类似GPT4V的模型整理提高模型的效果。第二个全流程强化ocr能力。已有的多模态大模型。• 文档场景。阿里控股【PASS】一面这里没什么面经整体面试体验很差。不考虑继续往下面。• 人非常高傲傲慢问问题满脸的嫌弃• 感觉别人都不行• 觉得自己很强• 文生图• 文生图的畸形检测的方式。潞晨科技【PASS】一面• 手写self-attentionemmm但凡面试官是NLP的面试体验都不太好。如果NLP背景的面试官面试会比较困难。夸克【offer】一面• 项目• 做题二面• 高分辨率的解决方案• 重叠文本框。采用什么方案来解决。• 端到端的OCR是怎么做的。三面• 介绍Focus-DETR。• 介绍端到端的OCR。• 介绍多模态大模型。• 小语种数据集采购是为什么。检测数据多了识别数据少了。介绍业务规划偏传统业务不是大模型方向。四面大佬面出了一个概率题。HR面• 为什么跳槽。• 职业规划。• 为什么有这个绩效和各种奖项。腾讯-混元大模型【offer】一面• 简单描述简历在做的东西• 图像细节提取有什么办法• 目前的进展是什么样的项目进展到什么情况• 表格这种数据如何解决如何对表格这种做有效的信息抽取。• 目前有多少的数据量二面• OCR算法• 项目• 介绍文本检测的一些问题如何解决• MAE如何优化什么鬼问题三面纯聊天没有太多技术问题。• 多模态大模型TEG数据平台事业部。混元大模型。机器学习平台。阿里巴巴国际部【中止】一面• 题目旋转图像 Alpha度• 介绍项目• 介绍Focus-Detr。二面• 简单询问项目很快结束。PS不靠谱很久没消息。没有后续的任何回复。这种最恶心了建议大家不要再投。网易实验室【PASS】一面• 自我介绍• 剪枝的工作Focos-DETR是如何剪枝的。• Transformer相比CNN相比RNN的优势。• 训练推理增加吞吐量。• 推理加速。预训练模型的部署推理优化。做推理加速的不合适。Momenta【PASS】一面• 手写NMS• 介绍DETR• 介绍Focus-DETR• 介绍position Embedding• 介绍DETR里面query的含义PSMomenta属于给钱多但是比较累的。以后不太想做自动驾驶了所以pass。不再考虑。蚂蚁【大模型-codefuse】【HR面挂】一面简单聊项目二面• 业务题如何解决多页文档的问题• 业务题现在 ui 多模态大模型ocr 如何引入目前 ocr 存在很多问题• leetcode 题目字符串转数字• leetcode 题目最大子数组和• 多模态大模型的基础知识三面• 个人介绍• 部门规模• 论文的情况• 换过部门• 海思做的内容• OCR成熟度很高面试体验面试官都很专业问了很多问题感觉很强。在HR面上吃了亏很多问题没有回答好吸取了经验很多问题调整了回答的方式。也反思了自己在过往工作中存在的问题面对大公司建议HR面认真准备看看网上的一些经验阿里的HR有一票否决权。HR面注意点1、跳槽动机如果是因为晋升不上去看机会建议这么说内部机会少太稳定想看更有发展的机会别直接说晋升不上去才看机会⚠切勿说和leader处不来或者说目前leader坏话。2、关于薪资可以回答看企业安排或者回答一个区间保底多少期望多少加一句薪资可谈留足谈判空间如果企业给的薪资不太满意⚠别直接拒绝就说考虑一下我这边去谈最后面试结束时记得感谢下面试官的时间。3关于加班大厂都大差不差HR问就是试探⚠切勿说接受不了。一些参考社招关于大模型的知识点问到的也是一些常识知识没有特别难得更多的还是项目为主。面试其他公司的时候基本没有刷题因为工作期间面试的没有太多时间刷题 只能周末时间。为了准备字节还是刷了一些题大概60多道如果是字节的话还是好好准备刷题 我有朋友甚至遇到了好几道hard。关于刷题推荐labuladong的刷题笔记。应该算是最精良了看这个不用看其他的了。选择offer过程中也是各种权衡考虑很多因素也咨询了很多朋友面临offer选择困难的朋友也可以咨询作者本人。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 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