男科医院网站建设公司微信小程序是什么意思?有什么用

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Minimax (口头offer):这家面试轮次挺多具体记不清但是起码4轮。前几轮都是考leetcode为主问了很少很浅的大模型的内容记得是其中一面是让手写MHA。最后一轮和主管聊完之后被分配到了框架组的offer和猎头问了一下算法组是不是考虑回答是不就没再继续接触。PS他家的包还是挺大的总包说肯定到得了X在几家初创里都算大的但是面试时公司的前景业务技术方向感觉面试官没有沟通很多。主管面也是20分钟就匆匆结束了没有交流很多信息。7. 昆仑万维 offer面试好像问了之前训练大模型的内容比如模型参数大小训练一些细节之类的印象里没有leetcode。面试官记得很乐呵的一个人。当时拿到的包裹相对低一些比其他公司。不过后边接触到猎头都说他家给的还是很可以的所以不确定是不是自己记错了或者交流有误。8. 云从科技 (拒)两轮面试被拒掉了印象很深的是第二轮面试超级长设定1个小时面试聊了2个多小时。面试官问了很多之前的经验大模型训练的细节之类的模型端框架端之前做的研究都聊到了。感觉聊的是挺开心的不过后边就被拒了。9. 阿里夸克offer4论面试2轮带leetcode然后浅浅问了相关经验第三轮主要问了大模型的内容比较标准的问题transformer训练分布式如何处理训练一些问题比如loss spike啥的。第四轮是cross面推荐组的一个大佬感觉是象征性面试因为之前做过搜广推问了相关问题问了probability和脑筋急转弯最后问一些OS的问题我不会。几天后收到offer和HR接触时感觉不太礼貌交流有些摩擦。10. 衔远(offer)3面左右问的也比较中规中矩。最后一面是和周伯文老师聊。他家最后给了框架的岗位但是我相对想做模型相关。包裹挺大的。11. 潞晨科技Colossal-AI拒他家是做框架为主的一面问了很多框架内容各种模型切分方式问的比较深好像也问了flash-attention的内容感觉答得还凑合。后来我表达了想做算法端他们算法那边确实也在招人不过hc不多二面是算法组的人面的问的应用端比较多感觉可能不做基座然后面挂了。他家在圈子里感觉框架端名声挺大的记得公司内部之前有人发他家新闻来着。12. 蚂蚁offer徐鹏老师团队。一面记不清了二面是徐鹏老师本人。聊了之前很多经历大模型搜广推本科实习时的前后端。印象深一点是徐鹏老师表达了团队人希望模型研究和工程都要做research和engineering不分很细这个和我的观点很像。接下来一轮HR面就发offer了第一年算上签字 ** 这样子。13. 腾讯简历拒猎头说要phd。14. 小红书简历拒猎头说要phd。15. 商汤没消息了被拒一共两面一面记得是leetcode写MHA感觉面得不错。二面好像答得不太好具体问的啥忘掉了。。。后来没消息了被拒。16. 百川智能拒猎头推的安排了面试第一面过了之后后面二面我记错了时间晚了很久在外边开车。然后被HR拒掉了不过理由说的是要3年以上经验的不知道是不是给我点面子。17. 百度文心offer这边面了好多轮。一面是数据组的人问了很多关于大模型数据处理的内容感觉答得一般表达了想去模型组然后面试官应该是和HR交流了第二组开始就是模型组的人来面试。有没有leetcode不记得了面试内容也比较中规中矩transformer大模型训练这种内容。后边和leader还有HR聊得也比较通畅。和初创不一样他家组分得挺细的模型框架数据啥的都是分开的。包裹底薪* 万多几个月忘了18. 科大讯飞拒HR先聊的觉得我不可能来合肥就拒了。19. IDEA研究院拒这家确实啥也不记得了记得的就是一面就被拒了很尴尬。20. 好未来offer他家感觉团队整体背景在众多公司中相对一般一面问了一个简单的leetcode没答上来很尴尬模型轮可能比较好最后还是给offer了。问题也比较中规中矩包裹没聊。做的项目是数学相关的GPT模型个人也不是很了解这个方向。21. 零一万物拒一面是之前阿里的推荐系统那边的大佬问了leetcode和一些推荐系统的问题感觉答得还可以。二面也是个大佬有搜广推NLP相关很多经验考了个需要动点脑子的leetcode,没答上来挂了。没有走到很靠后好奇他家后边面试会不会有大模型的大佬来面。22. 月之暗面moonshot拒这家感觉面试问的广度和深度是国内厂面的里边最相关也最专业的。一面是个大佬之前Kaiming大神一些高引论文的共同作者。一开始问了包括一些基础的大模型训练的内容transformer架构。然后开始问一些框架端的内容分布式训练的切割和device之间交流后面follow-up的问题问了不同device之间communication怎么做底层communication算法有啥我答案里有ring-reduce然后再深入问了reduce底层如何实现我就不会了。问了会不会用cuda写东西我说了解很浅。最后给了比较难的leetcode题目不记得了没写出来挂。看了下他家主页感觉创始人和员工都很牛。这家虽然只有一面感觉在国内应该是背景很top的一家了。很可惜没有机会多聊一些。23. 阿里达摩院新达摩offer一面考了leetcode浅问了大模型技术。第二面是团队大老板海归之前在北美连续创业成功汇报行癫。聊了很多高层的对于大模型技术上的愿景和理解大模型未来市场方向之类的我其实听不特别懂不过学到了很多。他家是纯研究方向算力听意思挺nb的。主要做大语言模型和多模态大模型这两方面的。最后说我一面leetcode不太行补了一面coding然后收到了offer。24. 边塞科技 (拒这家专门做RLHF微调的。清华背景创始人有openai的经验。聊了两面感觉在RLHF上积累特别多学到了很多东西。楼主RL是个票友级别就无了。总结这段时间面试了很多家也学到了超级多东西。楼主这边背景是做基座预训练算法端为主的对框架端和RL的内容有一定了解面试能凑合对于后端的知识比如ML compilerkernelcuda相关的了解就比较浅了问到觉大概率挂。硬件几乎不太懂。感觉一圈聊下来几点感悟:大模型这方向真的卷面试时好多新模型新paper疯狂出东西出的比我读的快。Research岗位对工程也有要求工程端也需要了解模型。感觉比较硬核的岗位尤其初创公司都是对好几个点都有要求的应用模型框架底层后端硬件。楼主目前是模型 框架 底层 其他。下一步想不放下模型的前提下发展底层这边的能力kernel等目前市场还看不太清楼主对市场之前不太关注也不感兴趣技术宅。RLHF很有前景的方向强化学习如果经历够的话也要深挖一下。大模型包总体给的相对高一些同P)。目前大多数公司还是集中在语言模型偏研究的方向会有多模态的预训练这意思。考点一些比较高频的东西针对基座算法/框架岗位为主大体按重要性排序多头注意力频率太高了。coding轮概念轮都考。复习的点包括时间/空间复杂度优化kv-cacheMQAGQA手写多头代码。各种Norm这个频率也不低不过比较标准的内容没有啥特意要说的有的考手写有的考概念和理解为什么管用。框架相关内容各种并行方式优缺点。DeepSpeedMegatron可以看看源代码Flash-Attention等内容。这个点也经常考代码题。BERTGPT等比较主流大模型一些细节比如位置编码训练loss激活架构些许不同这种。自回归重点。大模型训练这个可能主要是工作经验相关经常问比如训练loss炸掉了如何解决一些技巧之类的。面试时有些面试官会问一些很细节的东西感觉是在确认确实上手跑过基座训练不是吹水。数据预处理BPEtokenizationmask相关概念和对模型/训练影响数据配比有paper。evaluation如何评估大模型安全性有效性公开数据个别考过手写eval框架多选生成。根据投的岗位多模态和RLHF内容可以适当看看。这俩感觉paper挺重要的也大多研究岗位。楼主也少面了一些自动驾驶RL啥的不过结果不咋地。PS有些非基座相关的或者实在没啥印象的就没写。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】