最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。背景： 北京理工大学 985本硕，4篇顶会‍‍‍‍两面结束，二面面试官说虽然优秀，但不能够入选人才计划。【第一次谈薪】37k*15.5 + 30w股票+5

本周论文包括谷歌放出下一代 AI 架构 Pathways 论文；何恺明组最新论文等研究。目录Training-free Transformer Architecture SearchPATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR MLAutoregressive Image Generation using Residual Quantization

参考： https://help.aliyun.com/zh/egs/user-guide/install-a-gpu-driver-on-a-gpu-accelerated-compute-optimized-linux-instance。微调会比较耗时，主要取决你的硬件配置以及脚本中你设定的max_steps参数，这个数值越大，它训练的时间就越久。数据集对于微调来说，是很重要的一环，数据集质量

前言实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。目前，静态图像中的实例分割业界已经进行了很多的研究，但是对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论是自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多数都是视频流信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义，本文系美团无人配送

自注意力机制自2017年在开创性论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，已成为最先进深度学习模型的核心，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。考虑到其广泛应用，深入理解自注意力的运作机制变得尤为重要。图1：原始Transformer架构在深度学习中，"注意力"概念的引入最初是为了改进递归神经网络（RNNs）处理长序列或句子的能力。例如，在机器翻译任务中，逐字翻译通常无

是时候准备面试和实习了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。岗位：大模型Agent应用算法岗bg：南京大学CS硕士。

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是时候准备面试和实习了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。岗位：大模型Agent应用算法岗bg：南京大学CS硕士。

做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。研究概览Exploring Plain Vision Transformer Backbones