宇宙厂大瓜!实习生往整个GPU集群投毒!

大家好,我是鸭鸭!

最近,某头部大厂的神秘事件在圈内炸开了锅,不少技术人都在群里吃瓜。

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据说是一位来自某顶尖高校的实习生在字节跳动的大模型训练项目上,感受到了不公平的资源分配,于是他决定用代码“发泄一下”情绪。

利用了 Huggingface 的漏洞,注入了恶意代码。这段代码不仅随机调整模型参数,还故意设置了睡眠时间。

他潜伏在内部 debug 群内进行极致攻防!

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导致模型训练结果一直波动,训练成果完全不靠谱!

想象一下,字节这么大个公司,8000多张昂贵的H100 GPU集群跑了几个月,结果却因为这段代码,全都白费了。这损失,初步估算至少要上千万!

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事情被发现后,这位田姓实习生自然被辞退了。而后,字节内部和行业联盟都被同步了这件事。这在圈内可谓是“举世皆知”。

不过,这位实习生似乎并不认输(听说是入职六小龙失败)。开始“辟谣”,说自己只是论文发完后离职,锅是别人扣在他头上的,真是“一波未平,一波又起”。

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听说还找自媒体博主传播一下他的“辟谣”。

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但据鸭鸭从媒体渠道的报道来看,字节内部已明确此事为田姓实习生所为!

这里给大家科普下刑法第 286 条:

第二百八十六条【破坏计算机信息系统罪(刑法第286条)】 违反国家规定,对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰,造成计算机信息系统不能正常运行,后果严重的,处五年以下有期徒刑或者拘役;后果特别严重的,处五年以上有期徒刑。

希望大家应以为戒,不要因为冲动带了银手镯。

吃瓜完毕,继续面试刷题!争取早日找到工作或跳槽成功!

今天来面试鸭看一道非常经典又容易遗忘的面试题:

Spring IOC 容器初始化过程?

回答重点

先和面试官说一共有四个阶段,分别是启动、Bean 定义注册、实例化和依赖注入、初始化,然后停顿下,如果面试官示意你继续,然后再细化讲解每个阶段的细节。

1)启动阶段:

  • 配置加载:加载配置文件或配置类,IoC 容器首先需要加载应用程序的配置信息,这些配置信息可以是 XML 配置文件、Java 配置类或注解配置等方式。
  • 创建容器:Spring 创建 IOC 容器(BeanFactory 、 ApplicationContext),准备加载和管理 Bean。

2)Bean 定义注册阶段:

  • 解析和注册:BeanDefinitionReader 读取解析配置中的 Bean 定义,并将其注册到容器中,形成 BeanDefinition 对象。

3)实例化和依赖注入:

  • 实例化:根据 BeanDefinition 创建 Bean 的实例。
  • 依赖注入:根据 BeanDefinition 中的依赖关系,可以通过构造函数注入、Setter 注入或字段注入,将依赖注入到 Bean 中。

4)初始化:

  • BeanPostProcessor 处理:这些处理器会在 Bean 初始化生命周期中加入定义的处理逻辑,postProcessBeforeInitialization 和 postProcessAfterInitialization 分别在 Bean 初始化前后被调用。
  • Aware 接口调用:如果 Bean 实现了 Aware 接口(如 BeanNameAware、BeanFactoryAware),Spring 会回调这些接口,传递容器相关信息。
  • 初始化方法调用:调用 Bean 的初始化方法(如通过 @PostConstruct 注解标注的方法,或实现 InitializingBean 接口的 bean 会被调用 afterPropertiesSet 方法)。

扩展知识

初始化细节

1)启动阶段细节:

  • 配置文件解析:Spring 使用 XmlBeanDefinitionReader 解析 XML 配置文件,使用 AnnotatedBeanDefinitionReader 解析注解配置类。
  • 上下文初始化:是通过创建具体的 ApplicationContext 实现(如 ClassPathXmlApplicationContext、AnnotationConfigApplicationContext),调用其 refresh 方法启动容器。

2)Bean 定义注册细节:

  • BeanDefinition:每个 BeanDefinition 对象包含 Bean 的类名、作用域(singleton/prototype)、依赖关系、初始化方法、销毁方法等信息。
  • BeanDefinitionRegistry:Spring 将 BeanDefinition 对象注册到 BeanDefinitionRegistry,形成 Bean 的定义数据结构。

3)实例化和依赖注入细节:

  • 实例化策略:Spring 使用 InstantiationStrategy 接口来实例化 Bean,常用的实现是 CglibSubclassingInstantiationStrategy。(还有一个是jdk的)
  • 依赖解析:Spring 通过 DependencyDescriptor 对象描述依赖项,并在容器中查找匹配的 Bean 进行注入。

4)初始化细节:

  • BeanPostProcessor 上面已经说了,这里不再赘述。
  • Aware 接口:如 BeanNameAware 获取 Bean 的名称,BeanFactoryAware 获取当前 BeanFactory 实例。
  • 生命周期回调:使用 @PostConstruct 注解的方法会在依赖注入完成后立即调用,InitializingBean 接口的 afterPropertiesSet 方法也是如此。

初始化方法的执行顺序

顺序如下:

1)BeanPostProcessor#postProcessBeforeInitialization

2)@PostConstruct

标注在方法上的 @PostConstruct 注解会在 Bean 的属性设置完成之后立即被调用。

3)afterPropertiesSet

实现 InitializingBean 接口的 afterPropertiesSet 方法会在 @PostConstruct 方法之后被调用。

4)initMethod

在 xml 和 @Bean 注解里,都可以通过 initMethod 执行初始化方法。

5)BeanPostProcessor#postProcessAfterInitialization。

### 文本分类的AI实现方法及应用场景 #### 方法概述 文本分类是一种常见的自然语言处理任务,其核心在于特征提取和分类器的设计。为了完成这一任务,通常会采用多种技术和法来提升性能。 一种经典的特征提取方式是词袋模型(Bag of Words, BoW),该模型将文档中的词语视为独立单元并忽略语法结构[^3]。BoW通过统计单词频率构建向量表示,尽管简单有效,但它忽略了上下文信息。另一种改进的方法是TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency),这种方法不仅考虑了单词在当前文档中的重要性,还衡量了它在整个语料库中的分布情况。 除了传统的基于统计的语言学方法外,现代深度学习技术也广泛用于文本分类任务。例如,Word2Vec作为一种高效的分布式表示方法,能够捕捉词语间的语义关系;而神经网络架构如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)则被用来建模复杂的序列依赖关系。 以下是利用Python实现的一个基本文本分类流程: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = fetch_20newsgroups() X_train_raw, X_test_raw, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target) # 创建管道:Tf-idf 向量化 + 多项式朴素贝叶斯分类器 model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB()) # 训练模型 model.fit(X_train_raw, y_train) # 预测测试集标签 y_pred = model.predict(X_test_raw) # 输出准确率 print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}') ``` 上述代码展示了如何使用`scikit-learn`库搭建一个简单的文本分类系统。其中,TfidfVectorizer负责特征提取,MultinomialNB作为分类器。 #### 应用场景分析 文本分类的实际应用非常广泛,在多个行业中都发挥了重要作用。例如,在档案管理领域,有案例表明通过引入机器学习法开发智能分类系统,可以显著提高工作效率并减少人为失误。某个城市的一线档案馆成功部署了一套自动化解决方案,这套方案能自动识别多达158类别的公文类型,并实现了高效精准的文件归档过程[^4]。 此外,随着人工智能技术的发展,文本分类也被集成到了更加综合性的多模态AI框架之中。比如具身智能融合了多项先进技术成果,成为推动诸如自动驾驶等领域进步的重要量之一。这些高级别智能化平台往往需要解决像目标检测、路径规划这样的难题,同时也离不开高质量的数据预处理与后端逻辑推理支持[^1]^[]^2].
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