T4 Ô tô và xe tự lái Li Auto Thực tập Vòng 1
Li Auto Cloud AI Infra thực tập vòng một
Câu hỏi phỏng vấn thực tập AI Infra tại Li Auto vòng một thật, gồm tối ưu suy luận và toán tử
Tối ưu suy luận Tối ưu toán tử
Vòng 1
Kiến thức nền
- Nguyên lý và vai trò của Batch Normalization là gì?
- Nguyên nhân và hướng xử lý của vanishing/exploding gradient là gì?
- Ở tầng toán tử thấp, có những phương pháp tối ưu nào?
Kinh nghiệm dự án
- Giới thiệu dự án; nêu lần lượt những gì bạn làm ở tối ưu train và tối ưu suy luận.
Bài lập trình
- Cho mảng nums và target, tìm hai số có tổng bằng target.
Vòng 2
- Lĩnh vực object detection có những phương pháp phổ biến nào?
- LSS có những bài cải tiến sau nào? Ở tầng deploy, so sánh compute của LSS và BEVFormer thế nào?
- Phương pháp BEV dựa trên Diffusion khác BEVFormer thế nào? (Tiến hóa BEV: thế hệ 1 LSS -> thế hệ 2 BEVFormer -> thế hệ 3 Diffusion-based)
- Hướng công việc của team: tăng tốc và tối ưu train, tối ưu suy luận, khám phá mô hình mang tính tiến phong (khám phá compute).
Vòng 3
- Giới thiệu dự án ở trường, kinh nghiệm nghiên cứu và công việc thực tập.
- Nếu hiện phụ trách tối ưu suy luận, bạn sẽ triển khai thế nào? Có kinh nghiệm liên quan nào?