专栏名称: 深度学习工坊
一个专注深度学习方向的公众号,专注分享实战干货,涉及机器学习、CV、NLP、C/C++、Python等方向。
目录
相关文章推荐
51好读  ›  专栏  ›  深度学习工坊

英伟达算法岗一面,问的贼细!

深度学习工坊  · 公众号  ·  · 2025-01-08 23:59

正文

点这里 👇 关注我,记得标星,么么哒~

校招群最近分享了很多大厂的算法岗面试真题(2025春招即将启动), 大家要清楚:A IGC相关的面试题猛增,特别是爆火的LLM、多模态、扩散模型等考察的知识点越来越多。这里特别整理了一些NVIDIA最新算法岗面试中的代表性面试题, 下图中的题目,你会几题?!

1. LN和BN

2. 介绍 RLHF

3. 介绍MoE和变体

4. 介绍LoRA和变体

5. LoRA 参数更新机制

6. 如何减轻LLM中的幻觉现象?

7. MLM和MIM的关系和区别?

8. Stable Diffusion的技术原理

9. 解決LLM Hallucination的方法

10. Occupancy预测的出发点是什么?

11. 介绍RWKV、Mamba和Mamba-2

12. 2D图像预训练怎么迁移到3D点云任务

13. 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构?

14. 把Transformer模型训深的问题有哪些?怎么解决

15. 现在车道线检测的主流的loss是什么?你有哪些想法?

16. 如何让 LLM基于 query和 context得到高质量的response

17. 为什么GAN中经常遇到mode collapse,而Diffusion比较少?

所以你不仅要看CS、AI经典八股文,还要多follow前沿工作,特别是看最新的相关面试真题,没准下次面试就被问到了!如果回答不上来,可能面试直接就"跪了"!

今年春招和暑期实习即将全面启动!大家快扫码加入最大的AI求职群! 最新校招、实习、社招、教职信息、大厂面经和企业内推全都有!Amusi 强烈建议大家扫码领取下面60元优惠券,加入2025年求职群(主要面向26届、27届、25届及之后的同学)!

最大的AI算法岗和开发岗求职群

AI算法岗和开发岗求职 群(知识星球) 是一个面向 全体学生和算法工程师/研究员 的求职交流平台。旨在分享 AI算法岗和开发岗的 校招/社招准备攻略 面试题库 面试经验 Offer选择 内推机会 学习路线 求职答疑 海量学习资料 内容。


涉及 深度学习,机器学习,计算机视觉,图像处理,自然语言处理,SLAM,大数据,数据分析,自动驾驶,机器人,推荐系统,Java,C/C++和Python 等方向。


求职群里既有2025届、2024届和往届求职的大佬/学生,也有刚入学的学生(大一/大二/研一等),还有很多公司里的 技术大牛 研究员和 算法工程师。目前 球的成员已经超过 6300


我Amusi 每天都会在求职群里发帖/交流 ,回答问题,分享面试题,分享面试心得,分享内推信息,分享学习资料等。 划重点! 球分享的资料和问答已经超 7000 条!


注:因为星球里人蛮多的,所以建议大家匿名提问,防止"隐私泄露"


▲扫码领券,进群!

求职群(部分内容精选)


群主和嘉宾既有 2024届/2025届和往届参与秋招拿到算法Offer,也有已经毕业工作多年的算法研究员/工程师 。涵盖 Apple 谷歌 Meta 亚马逊 微软 NVIDIA Uber IBM 腾讯 阿里巴巴 、百度、字节跳动、美团、拼多多、京东、快手、商汤、旷视、滴滴、OPPO、VIVO、华为、小米、大疆、平安科技 等上百家企业。


面向对象


全体学生和算法工程师/研究员、软件开发程序员 ,特别是 2024年 2025届-2026届-2027届)找工作/实习的人群(研一/研二/大二-大四等),也强烈推荐刚入学的学生以及有考虑跳槽的工程师,早点为找工作做准备,锻炼刷题意识和能力。


海量面试经验/面试题


深度学习面试宝典 是 Amusi 整理的一个AI算法岗面试题库,累计900+个问题与解答。涉及的领域众多,具体如下。同时求职群里每周都会更新很多面经,方便查漏补缺!




海量校招/实习/社招内推


求职群里已分享 数千个内推机会,比如去年2024届校招就发布了208个内推信息 (涵盖BAT/头条/京东/美团等公司),还有大量日常实习内推:

提问交流


如果你在学习、找工作、跳槽、职场、Offer选择等领域遇到问题,都可以在星球里向我提问!我知必答!









请到「今天看啥」查看全文