做网站第一步要学什么,店铺设计理念怎么写,标书制作需要学多久,企业网站鉴赏AI面试指南#xff1a;AI工具总结评测#xff0c;助力求职季 摘要#xff1a; 在竞争激烈的AI领域秋招季#xff0c;准备充分并借助高效工具是提升面试通过率的关键。本文主要介绍一些针对秋招的AI面试工具和学习资源#xff0c;分为简历优化、面试助手、手撕代码练习三个…AI面试指南AI工具总结评测助力求职季 摘要 在竞争激烈的AI领域秋招季准备充分并借助高效工具是提升面试通过率的关键。本文主要介绍一些针对秋招的AI面试工具和学习资源分为简历优化、面试助手、手撕代码练习三个方向这些工具不仅能帮助求职者优化简历、丰富面试知识还能提高编程技能为秋招做好充分准备帮助求职者提高面试准备的效率和成功率。 面试首选 作者简介 CSDN、阿里云人工智能领域博客专家新星计划计算机视觉导师百度飞桨PPDE专注大数据与AI知识分享。 博主专栏系列 深度学习、计算机视觉、机器学习、大模型、NLP、多模态、AIGC、大数据开发、数据分析等
AI专栏最全AI领域专栏来啦《深入浅出AI》重磅更新 本次分享将从知识库总结、简历优化平台、面试AI助手、手撕代码平台介绍下面正式开始 一、知识库总结
1.包阅AI
官网 【包阅AI即时提练总结高效获取答案 】
包阅AI提供免费AI读论文/报告/合同主要针对文档内容和AI对话结论均可生成笔记。个人感受使用下来比较方便可帮助大家快速积累相关技术的论文综述及理论知识有助于面试前期搭建自己的知识库。 2.飞书
本人常用笔记软件之一最主要功能齐全且可用于共享给别人日常笔记 同时 多功能表格可以帮助大家记录秋招求职进度非常方便个人感觉非常好用以下为自己秋招时期记录的表格大家可以按需取用 3.印象笔记
印象笔记作为用的很久的笔记软件其中AI帮我读功能个人感觉比较好用加上自带的网页简藏功能可以提升看到好的资料收藏后的阅读效率避免很多人收藏资料即吃灰~ 二、简历优化平台
1. 文心智能体平台
主页https://agents.baidu.com/center
零代码模式可以给定扮演角色构建属于你自己的求职助手比如简历助手、简历优化、简历模版等直接进行对话帮忙写简历和优化内容。 2. Boss内容润色
Boss简历https://www.zhipin.com/web/geek/resume
除内推及公司官网外现在Boss应该是互联网大众的首选投简历平台其在线填写简历过程中有润色功能可以帮助小伙伴丰富简历内容比如专业名词的使用、减少口语化描述实在没什么写的内容还可以帮忙凑字数~。同时注意项目介绍要结合具体数字指标体验下列使用不错但每天有免费使用次数。 3. 牛客网简历点评
之前本人在找工作阶段无意间发现牛客网的简历提供点评功能会针对一些简历存在问题指出改进建议可以直接采纳还可以针对你的简历列出面试官可能问的面试问题可用自我检查方便构建知识库增加面试通过率比较方便不过目前应该是收费。 以下为自己简历的示例
整体点评; 该简历显示出求职者在教育背景方面有较好的学历和专业背景。在校期间求职者担任了百度飞桨领航团团长的职位负责组织各类技术沙龙和开源讲座活动并参与各类AI竞赛。此外求职者还获得了一等奖学金、单项奖学金和省政府奖学金等荣誉。在工作经历方面求职者曾在百度在线网络技术有限公司担任算法职位负责调研和优化多模态经典模型在搜索领域的应用以及学习主流大模型的原理并进行微调。求职者还在北京世纪好未来教育科技有限公司和万达信息股份有限公司有过工作经历参与了图像识别、大模型和多模态模型的研发工作。在项目经历方面求职者参与了大模型项目和少数民族语言识别项目等多个计算机视觉和NLP综合项目。此外求职者具备丰富的职业技能和获奖经历拥有博客专家和开源特营导师等身份。总体而言求职者在学术背景、工作经历和项目经历方面都表现出较强的能力和经验。 其他模块:
所有的模板你都可以放心用按你的经验简历要尽量保证在一页以内。简历并不是生平介绍不需要把所有做过的事情都列举出来简历是一个面向未来老板的广告目标是帮你拿到合适工作的面试老板他们只关心你能给她的工作带来什么好处你具备的技能能帮她完成什么任务你曾经的经验能给公司带来什么帮助他们只对这些内容感兴趣。建议你精简简历内容降低HR的阅读成本。
可能的面试题
请介绍一下你在XX大学的学习经历。你在百度在线网络技术有限公司的工作经历中你负责了哪些具体的算法工作可以分享一下你在图像检索和模型优化方面的具体工作内容吗在北京世纪好未来教育科技有限公司的工作中你负责了哪些具体的任务和项目可以分享一下你在绘本图像识别和大模型低代码教育助手方面的工作经验吗你参与过的大模型项目中你负责了哪些具体的工作可以分享一下你在教育知识助手和少数民族语言识别项目中的具体工作内容和技术实现吗在计算机视觉及NLP综合项目中你参与了哪些具体的项目可以分享一下你在医疗单据识别、验证码识别和手写识别方面的工作经验和成果吗你在智慧交通预测系统项目中担任负责人可以详细介绍一下你在交通流量预测、车牌检测和识别以及可视化阶段的具体工作内容和成果吗你在职业技能方面有哪些专长可以详细介绍一下你在计算机视觉和NLP算法方面的技术能力和经验吗你获得过一些奖项和奖励可以分享一下你获得这些奖项的原因和过程吗你在校期间和工作中遇到的最大的挑战是什么你是如何应对和解决这些挑战的你在项目中遇到过的最困难的问题是什么你是如何解决这个问题的你对未来的职业规划和发展方向是什么你有什么样的目标和计划你为什么对AI领域感兴趣你对未来AI技术的发展有什么样的看法和期待
三、面试AI助手
1.文心快码
主页https://comate.baidu.com/zh](https://comate.baidu.com/zh 文心快码Baidu Comate是一款又好又快的智能代码助手。基于文心大模型结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据新一代编码辅助工具文心快码拥有代码智能、场景丰富、创造价值、广泛应用等多重产品优势可实现“帮你想、帮你写、帮你改”的场景应用形态。提升编码效率释放“十倍“软件生产力。 在实际使用中深刻体验到“Baidu Comate智能编码助手”的便利特别是在代码质量的提升方面展现了其独特优势自动代码注释、智能问题解决建议以及对话式AI视图的应用不仅简化了日常开发中的繁琐任务还显著提高了代码的可读性和可维护性。这些功能不仅仅在我忙碌的开发过程中节省了大量时间还让我的开发工作更加高效和愉悦。
界面简洁 功能较全涉及代码生成、代码注释与注释生成大妈、代码单测、代码优化等。支持多语言多IDE。 功能特点
实时续写在编写代码过程中Comate能够实时智能生成完整代码块。 注释生成代码开发者只需在注释中描述所需功能即可生成完整函数。 对话式生成代码通过交互式的自然语言对话Comate可直接生成所需代码。 生成单元测试它能为单个函数生成单元测试也支持批量生成。 代码优化Comate能优化不良代码例如将过长函数拆分为功能清晰、易理解的合理大小的函数。 代码解释支持解释完整函数代码或选中的代码段。 技术问答开发者可在对话框中输入研发中遇到的问题并迅速获得解答。
安装参考
Vscode安装步骤https://comate.baidu.com/zh/download
使用示例
题目pytorch手撕transformer,给出完整代码 完整代码展示
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np# Multi-Head Attention
class MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()self.embed_size embed_sizeself.heads headsself.head_dim embed_size // headsassert self.head_dim * heads embed_size, Embedding size must be divisible by number of heads.self.values nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, biasFalse)self.keys nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, biasFalse)self.queries nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, biasFalse)self.fc_out nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)def forward(self, values, keys, query):N query.shape[0]value_len, key_len, query_len values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]# Split the embedding into self.heads different piecesvalues values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)keys keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)queries query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)values self.values(values)keys self.keys(keys)queries self.queries(queries)# Attention mechanismenergy torch.einsum(nqhd,nkhd-nhqk, [queries, keys])attention torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1 / 2)), dim3)out torch.einsum(nhql,nlhd-nqhd, [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)return self.fc_out(out)# Transformer Block
class TransformerBlock(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion):super(TransformerBlock, self).__init__()self.attention MultiHeadAttention(embed_size, heads)self.norm1 nn.LayerNorm(embed_size)self.norm2 nn.LayerNorm(embed_size)self.feed_forward nn.Sequential(nn.Linear(embed_size, forward_expansion * embed_size),nn.ReLU(),nn.Linear(forward_expansion * embed_size, embed_size))self.dropout nn.Dropout(dropout)def forward(self, value, key, query):attention self.attention(value, key, query)# Add skip connection, followed by LayerNormx self.dropout(self.norm1(attention query))forward self.feed_forward(x)# Add skip connection, followed by LayerNormout self.dropout(self.norm2(forward x))return out# Simplified Transformer Model
class Transformer(nn.Module):def __init__(self, source_vocab_size, target_vocab_size, embed_size, num_layers, heads, device, forward_expansion, dropout):super(Transformer, self).__init__()self.embed_size embed_sizeself.device deviceself.word_embedding nn.Embedding(source_vocab_size, embed_size)self.position_embedding nn.Embedding(1000, embed_size)self.layers nn.ModuleList([TransformerBlock(embed_size,heads,dropoutdropout,forward_expansionforward_expansion)for _ in range(num_layers)])self.fc_out nn.Linear(embed_size, target_vocab_size)def forward(self, x, mask):out self.word_embedding(x) self.position_embedding(torch.arange(0, x.shape[1]).to(self.device))# In the Encoder the Query, Key, Value are all the same.for layer in self.layers:out layer(out, out, out)out self.fc_out(out)return out# Example usage
# Note: This is a very simplified example and doesnt include training loop, data loading, etc.
embed_size 256
num_layers 4
heads 8
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)
forward_expansion 4
dropout 0.1model Transformer(source_vocab_size10000, target_vocab_size10000, embed_sizeembed_size, num_layersnum_layers, headsheads, devicedevice, forward_expansionforward_expansion, dropoutdropout)
model.to(device)# Dummy input
x torch.randint(0, 10000, (64, 35)).to(device) # Batch size 64, sequence length 35
mask None # In this simplified example, we dont use maskingoutput model(x, mask)
print(output.shape) # Expected shape: [64, 35, 10000]小Tips 在每条输出后会根据内容推荐相关问题引导继续回答非常方便小伙伴们面试前进行相关问题自测同时推荐将回答整理成自己的知识库方便回顾知识点。 总结 文心快码Baidu Comate是一款又好又快的智能代码助手不仅可以帮助开发者实时推荐和生成代码还能生成代码注释、查找代码缺陷、给出优化方案并深度解读代码库。不仅面向打工人工作上可以随时提问还可以帮助学校的学生们处理科研问题节省时间提升效率 ps搭配文小言更好用哦
2.豆包MarsCode
豆包MarsCode官网
活动链接https://www.marscode.cn/events/s/ikt89TFc/
类似文心快码可以在各种IDE安装支持多功能及对话模式。 3.GPT
GPT毫无疑问扔给它问题可以直接让它生成回答非常方便但重点propmt如何编写是关键。比如在面试大模型岗位你的propmt可以让它扮演一个大模型领域专家然后给他相关问题让它给出详细答案。
这里推荐两个prompt优化网站
1.promptingguide学习prompt工程必备教程
2.千帆prompt工程 包括propmt模版及优化功能 四、手撕代码平台
1.Leetcode
毫无疑问刷题首选还是Leetcode访问官网https://leetcode.cn/
时间紧推荐先刷leetcode hot100有时间按题目类型刷。 2.豆包MarsCode 目前正值秋招最近在掘进看到字节的 豆包 MarsCode 最近特推出代码练习能力将全功能的代码编辑器和 AI 能力相结合希望帮助开发者更快速地在求职季进行算法题目练习100 道大厂真题助力高效掌握算法知识感觉很适合正在找工作的小伙伴们。 ps我秋招的时候怎么没有这东西呢 豆包MarsCode刷题地址
题目展示
跟leetcode差不多区分简单中等困难题目有的比较新
使用感受
1.界面设计比较适合刷题可以对话引导做题很不错想相当于有指导老师指导做题。
2.内置代码注释回答也很精准非常好用大大提高面试经验助力小伙伴春秋招 五、总结
以上为本次分享给大家的助力求职的AI工具推荐旨在帮助求职者更好地准备面试提升面试表现。涵盖知识学习、简历优化、面试技巧等多个方面为AI求职者提供全方位的帮助最后希望大家秋招顺利
