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【感知算法面經(jīng)三】小米智駕感知算法面經(jīng)(二面)

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該專欄主要匯總了本人在秋招和實習期間拿到的華為車Bu、小米、輕舟智航、理想、地平線、百度、美團、蔚來、曠視等多家公司Offer的感知算法面經(jīng),并將面試中的重點問題給出了參考答案,供各位同學參考。

第二輪技術(shù)面試

  • Q1:自我介紹
  • Q2:面試官對簡歷里寫的智駕感知實習項目挑了幾個感興趣的進行了提問

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本人在24屆秋招拿到了華為車Bu、理想、地平線、百度等多家車企的智駕感知算法崗位,該專欄匯總了本人在智駕感知算法求職/實習期間的面經(jīng),并且把面經(jīng)中的問題標注了參考答案,供學弟學妹們復習的過程中進行參考~

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補發(fā)一下之前面試騰訊的面經(jīng),具體timeline可以參考前面的帖子。一面(約30mins):自我介紹,挑一個簡歷里最好的一個項目詳細介紹下項目中遇到了什么挑戰(zhàn),怎么解決的了解DeepSeek嗎,為什么DeepSeek現(xiàn)在這么火?說一下DeepSeek里的MLA和GRPOGRPO和DPO,PPO,RLHF的區(qū)別看你之前有LoRA微調(diào)DeepSeek的項目,簡單說說微調(diào)經(jīng)驗,效果如何RAG在檢索階段能有哪些優(yōu)化?(sub-query,HyDE等)二面(約1h10mins):自我介紹,拷打簡歷。寫一下GRPO的公式先屏幕共享從頭到尾walk through講一下DeepSeek技術(shù)報告論文。面試官中間會穿插提問DeepSeek-v3/r1/r1-zero有什么區(qū)別DeepSeek-r1-zero的冷啟動數(shù)據(jù)是怎么組成的DeepSeek-r1-zero解決了DeepSeek-r1的哪些問題如何解決大模型的幻覺Embedding如何微調(diào)(講了對比學習啥的)RAG的評測指標有哪些業(yè)界現(xiàn)在function call的做法和水平場景題:大致是RAG中檢索結(jié)果遇到張冠李戴的問題該如何解決舉幾個例子能夠體現(xiàn)你的研究能力三面(約30mins)拷打LoRA微調(diào)項目,問了實驗的數(shù)據(jù)集,參數(shù)設置,結(jié)果如何等等你目前的研究方向主要是什么?講一下ReRanker的目的,做法有哪些場景題:我現(xiàn)在運用RAG來檢索回答,目標是檢索四個季度的表格數(shù)據(jù),但是經(jīng)過檢索+ReRanker后只出現(xiàn)了三個季度的數(shù)據(jù),該如何解決hr面(約15mins)比較常規(guī),大致如下:用三個詞語描述下你為何能勝任這份工作你的優(yōu)缺點都說一下你過往實習項目中遇到過的最大困難是什么,怎么解決的最早實習時間,實習時常引流:騰訊字節(jié)阿里淘天美團拼多多#暑期實習##騰訊##大模型#
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