《人工智能》专题

3.28 广州电信研究院 人工智能分析师1. 不长于5min的自我介绍 2.根据自我介绍提问开放性问题 3.国内AI领域的发展方向 4.给一个具体场景分析用哪些模型 输入输出是什么 5.忘了 印象：总体比较融洽 没有技术性问题 感觉这个岗位可能不用怎么写代码 看了同一批面试的同学 感觉bg都很不错  目前没收到二面 估计凉了 可能方向不太匹配 #电信研究院##电信研究院广州##人工智能#

假如这么一个场景：我的笔记本有 32GB 的 RAM，然后我有一个 RTX4080 16GB 的显存 然后我现在运行一个模型需要 16GB+的显存，但是这个时候，我的显存不够会 OOM 英伟达的显卡可以向 RAM 借用存储空间吗？

之前分享了网易的一面二面面经，本来以为凉了，没想到在回复牛友评论的时候收到了三面的通知（https://www.nowcoder.com/discuss/487543831529857024?sourceSSR=users）。今天来分享一下三面的面经~ 谈谈JVM虚拟机 JVM虚拟机是有哪些部分组成的 JVM虚拟机的内存结构 方法区存放哪些信息 常量存放在哪个区域 一般用什么方法来创建一个线程池

全程70min，无手撕 全问细节和场景题 1. 在微软做哪些事情，你复杂的那一块 2. 你用了哪些数据结构和算法，完成之后效率上的提升测试过吗 3. 调用了多少异步线程，他们之间如何通信 4. 现在有一个场景 ABCD四个线程，BCD分别写入234，A读取 现在A读取的的数据不是4，你有哪些思路 BCD执行顺序问题 A读取的数据有问题 好像让了解底层原理，例如validate每次从地址当中去读取（

作者：陈希章 发表于 2017年7月31日 引子 谈论人工智能是让人兴奋的，因为它具有让人兴奋的两大特征 —— 每个人都似乎知道一点并且以知道一点为荣，但又好像没多少人能真正讲的明白。毫无疑问，我也仅仅是知道一点点，这一篇文章试图想通过比较接地气的方式给一部分人讲明白。这还得说要感谢这样一个时代，换做是几年前我是绝不敢造次的 —— 那时虽然人工智能并不稀奇，但大抵都是王谢堂前的燕儿，而如今随着技术

这段代码运行了，得到满意的输出，但是有不好的地方：google的服务，其他接口都是国外的(如ibm等). 有无这样的audio to text工具？ 1.中国产 2.免费 （收费的就不要推了） 3.有python接口

kaggle上late submission获得的分数药怎么跟leaderboard的分数比较？ 下面是leaderboard的分数，该用什么分数跟什么分数比？ 搜过，没有解答

目前的开源视觉大模型有哪些？ 我知道的只有智谱的 CogVLM，还有其他的吗？ https://github.com/THUDM/CogVLM

问的很细很深，狠狠拷打了80分钟，这个组做LLM pretrain的，我主要会rl，nlp缺乏点，一面凉 自我介绍 项目 微调模型训练数据来源？ LORA的理解 Ptuning和全量微调对比 RLHF全流程 写出RLHF的优化目标公式 目标公式中衰减因子的作用，取大取小有什么影响？ RLHF的目标公式可以加入什么其他的项？ 熵正则项是如何加入的？ KL散度理解？ RLHF中PPO算比率相对什么来算

确实，不太契合，非科班鼠鼠的计网，操作系统基本功太差了，题也没撕。 1. 为何转行 2. 拷打项目 3. 知道哪些网络攻击（csrf，xss） 4. csrf如何防御 5. xss如何开展（嵌入脚本，咋嵌入的？忘了） 6. 你在宿舍ping百度的ip的过程中发生了什么（我真不会） 7. linux如何查看进程监听的tcp端口 8. 如何查看进程PID 9. kill -9 中-9的作用和目的是什么

智元机器人不方便透露的部门前端岗 1. 项目 2. 难点 3. js基本数据类型 4. 对基本数据类型string访问length时发生了什么 5. 事件循环 6. 浏览器实现异步的几种写法 7. react的setState是同步还是异步的 8. 函数组件的基本的hook介绍下 9. redux更新状态的过程 10. 虚拟dom优势，劣势（简单的修改需要很多对比） 11. 算法： 1. 小青蛙上

一面 计算机基础你都学过了是吧，那我就不问了（） 谈一谈你对hashmap的理解。 hashmap线程不安全的场景，如何去解决。 concurrenthashmap在1.6之后做了哪些改进。 hashmap在链表长度为8，数组长度为64时链表转红黑树，为什么设定这两个默认值。 synchronized 和 Lock的区别。 谈一谈在高并发的情况下，会遇到哪些问题，怎么去解决。 如果从线程池的角度去

本来以为一面应该是技术面，结果面着面着就像是综合面 时长：20min 1.自我介绍 2.询问项目(简单问了一下，问了一下自己的贡献) 由于我简历里面写了自己有发明专利，面试官还问了我发明专利的事情。 3.问我在科研上遇到挫折的时候有没有和业内的大牛交流过(啊这，遇到问题都是自己上网百度或者是查文献，都是自己解决的。自己也没有那些大牛的联系方式，咋会和那些大牛交流呢) 4.由于我有一个目标跟踪方向的

我想看看 resnet50 模型，第 48 层的输出，我写了下面的代码，但是运行报错了 报错如下： 我明明把后面的 fc 给丢掉了呀，为什么还报错呢？ 我该如何修改？

Kmeans如何应用于减轻类别不平衡的数据上，然后用来训练其他模型？ 用kmeans做工具，不是用不平衡数据区训练kmeans！ 举例： 训练数据中A,B,C,D，其中A B类别很多 CD很少； 预测数据中全部是A,C。 此时用kmeans直接把ABCD 聚类成2个？ 查看过一些博客，基本上都是水文，没多少有用价值。。。