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人工智能面试题
在量化训练后模型(PTQ)精度不满足要求时,您会…
人工智能面试题
更新 2026-08-05
在量化训练后模型(PTQ)精度不满足要求时,您会采取哪些改进措施?
寒武纪
人工智能
技术选型
方案权衡
问题排查
考察说明
考察对PTQ精度损失的诊断与优化能力
回答思路
识别精度损失可能来源:权重/激活分布、量化参数、敏感层
提出改进手段:调整校准数据、逐层/逐通道量化、混合精度
说明验证方法与效果评估
提及必要时结合QAT或量化感知训练
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请说明 Transformer 中自注意力机制的核心原理,以及它与循环神经网络在处理长距离依赖上的差异。
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在Transformer的encoder中,感受野理论上覆盖所有token。你认为感受野越大越好还是越小越好?请说明你的判断依据和潜在权衡。
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