字节一面，直接跪了。。。

主要观点总结

本文主要介绍了AI/CV领域的干货内容，包括大厂算法岗面试真题、新技术介绍、求职群信息、AI算法岗和开发岗的求职交流平台等。同时强调了关注前沿工作的重要性，提供了加入AI求职群的建议。

关键观点总结

关键观点1: AI/CV领域干货分享

文章介绍了AI/CV领域的最新面试题、新技术及其实战应用等。

关键观点2: 求职群信息

文章提到了求职群的重要性，包括最新校招、实习、社招信息、大厂面经和企业内推等内容的分享。

关键观点3: AI算法岗和开发岗的求职交流平台

文章提到了面向全体学生和算法工程师/研究员的求职交流平台，旨在分享面试经验、面试题库、内推机会等，并且强调了对关注前沿工作的重视。

关键观点4: 求职群主要企业

文中提到了涵盖Apple、谷歌、Meta等上百家企业参与该求职群，为求职的学生提供了丰富的就业机会和资源。

关键观点5: 求职群具体功能介绍

详细介绍了求职群中的面试经验分享、面试题库、内推机会等海量资源，以及提问交流的功能，并对如何加入该求职群进行了说明。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 求职群最近分享了很多大厂的算法岗面试真题（校招提前批已经开始了）， 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 。这里特别整理了几道字节跳动一面中最新的代表性面试题， 下图中的题目，你会几题？！ 介绍SAM和变体 xLSTM有哪些新技术？ 介绍 RLHF和RAG LoRA和QLoRA微调技术 介绍YOLOv9和YOLOv10 Negative prompt 怎么做的？ 常见的分词器(Tokenizer)方法 Stable Diffusion的结构与原理 GPU有限，怎么有效训练大模型？ 如何加速Diffussion Transformer？ Mamba-2相较于Mamba有哪些改进？ 3DGS 遇见运动模糊场景，该怎么优化？ 介绍LLaMA系列，最新的v3怎么做多模态？ Swin Transformer中shift window是怎么移动的？ 多模态数据怎么利用，怎么设计让模型不受某一 ………………………………