微软100题-天天做-第38题

微软Gumbel-GAN:让生成对抗网络真正支持离散符号生成 生成对抗网络(GAN)作为经典生成模型,天然适配图像、语音等连续数据,但在代码、协议、JSON Schema、SQL语句等以离散符号为核心的软件工程场景中长期受限——根本症结在于离散决策不可导导致梯度回传中断。本文聚焦离散数据生成这一基础技术命题,解析如何通过符号嵌入、连续松弛与Gumbel-Softmax可微采样,在保持离散语义本质的前提下重建可训练闭环。该路径不仅突破了传统GAN的数学瓶颈,更支撑API测试数据合成、数据库迁移脚本生成、安全策略推演等高价值工业场景,显著提升语法正确率(达98.2%)与边 阅读详情

38.(算法)
百度面试:
1.用天平(只能比较,不能称重)从一堆小球中找出其中唯一一个较轻的,使用x次天平,
最多可以从y个小球中找出较轻的那个,求y与x的关系式。

2.有一个很大很大的输入流,大到没有存储器可以将其存储下来,
而且只输入一次,如何从这个输入流中随机取得m个记录。

3.大量的URL字符串,如何从中去除重复的,优化时间空间复杂度


1:x<log2Y

2:用随机读写文件

3:用一个set保存



AI编译器四件套:Rammer、Roller、Welder、Grinder深度解析 AI编译器已从简单IR翻译演进为面向硬件物理特性的系统级优化引擎。其核心原理在于将神经网络计算图解耦为并行调度、数据分块、内存访问与控制流四大可建模问题,分别对应空间资源利用、高维张量映射、缓存层级协同与SIMT范式适配等底层约束。这种分治设计显著提升GPU/NPU算力利用率与显存带宽效率,技术价值体现在端到端延迟降低、吞吐提升及热稳定性增强。典型应用场景包括大模型推理部署、边缘AI芯片适配与高性能推理引擎开发,尤其适用于对cuBLAS/TensorRT/MLIR已有深度实践的AI系统工程师。 阅读详情

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