如何做收机微网站,WordPress文章白色标签,上海做兼职上哪个网站,伊川县住房和城乡建设厅网站本文探讨了当前大模型技术的成熟度及其潜力#xff0c;并分析了其商业化前景与挑战。文章分享了多家公司#xff08;淘天、字节、商汤等#xff09;的大模型岗位面试经验#xff0c;涵盖了OCR、多模态模型等关键技术点的面试题目与考察重点。此外#xff0c;还提供了一些实…本文探讨了当前大模型技术的成熟度及其潜力并分析了其商业化前景与挑战。文章分享了多家公司淘天、字节、商汤等的大模型岗位面试经验涵盖了OCR、多模态模型等关键技术点的面试题目与考察重点。此外还提供了一些实用的面试技巧和行业内的学习资源适合想要进入大模型领域的小白程序员参考。大模型近来是火爆了小伙伴们问我大模型现在是泡沫吗目前大模型在技术上是成熟的并且在多个领域展现出了巨大的潜力。然而它们是否能够持续产生价值、实现商业化成功并适应监管和社会的变化将是决定它们是否是泡沫的关键。因此对于这个问题的答案需要随着时间的推移和市场的变化而不断评估。接下来给大家分享真实的大模型岗位面试在最后会给大家分享一份面经。希望能够帮助到大家。【已打包底下扫码获取】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。面经淘天【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。介绍链接。面经一面如何训练ocr任务实验的settingocr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。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VQGANGPT4V的结构形式。LLM decoderMagViTLLM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。一些参考资料国内大模型公司粗略面经感受一些包裹淘天集团大模型算法工程师面试经验贴大模型面试八股大模型八股答案一——基础知识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我。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】