Show HN: インタビュー対策が高価だったので、無料の代替手段を開発しました
Show HN: I couldn't afford interview prep, so I built a free alternative (learningto.co)
要約
この記事は、高価なコーディング面接対策ツールに代わる無料の代替手段として開発されたWebアプリケーション「Learningto.co」を紹介しています。このツールは、データ構造とアルゴリズムに焦点を当て、インタラクティブな可視化、Pythonプレイグラウンド、AIフィードバック、進捗追跡などの機能を提供し、学習者が効率的に面接準備を進められるように設計されています。
全文翻訳
AIエンジニアリング
SWEトラック
AIエンジニアリングトラック
学習して面接を突破する
2つの面接トラックを1箇所に集約：ソフトウェアエンジニアリングとAIエンジニアリング。SWEはデータ構造、アルゴリズム、システムデザインを、数学的な壁なしに視覚的に解説します。AIトラックはゼロから始まります。ChatGPTを使ったことはあっても、その背後にあるシステムを構築したことがない場合でも、空白のチャットウィンドウから面接準備完了までを導きます。両トラックでインタラクティブなウォークスルー、Pythonプレイグラウンド、進捗トラッキングを提供します。
Google面接準備
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実際のGoogle面接の質問に、ここで答えましょう
整数の配列 nums と整数 target が与えられたとき、合計が target になる2つの数値のインデックスを返してください。各入力には正確に1つの解があります。同じ要素を2回使用することはできません。
時間: O(n)
空間: O(n)
実際のPython、実際のテスト - すべてブラウザで実行されます。
solution.py
⌘↵ 実行
出力
コードを実行して出力を確認してください
2番目のトラック。ChatGPTを使ったことがあるなら、その背後にあるシステムが実際に何であるか、なぜ失敗するのか、そして面接でそれについてどう答えるのかがわかります。ゼロから始められるように設計されており、AIの背景知識は不要です。
質問に対してドキュメントのスコアを付け、スコアをランク付けし、モデルが読み取れるスペースに収まるように調整します。3つの単純な数学で、ゼロから構築されます。
中級オープンなトピック
送信する単語によって返される単語が決まり、それらはすべて固定スペースに収まります。感覚ではなく、意図的にプロンプトを変更する方法を学びます。
初級オープンなトピック
会話の途中でシステムが検索するドキュメントから質問に回答し、パイプラインを分解して、どの部分が失敗したかを正確に診断します。
上級オープンなトピック
一部の失敗はより良いプロンプトで修正でき、一部はトレーニングでしか修正できません。面接官が尋ねるコストラダーと意思決定要因を学びます。
中級オープンなトピック
プロンプトやモデルの変更が実際に改善されたことを、出力を目視するのではなく測定テストでどのように証明するか。
上級オープンなトピック
モデルにツールを与えると、ループしたり、停止したり、さまよったりします。エージェントループと、停止を決定するポイントを学びます。
上級オープンなトピック
なぜAIリクエストが1つは数ペニーで、もう1つは数ドルかかるのか、そしてそれらの待ち時間を移動させるものは何か。
上級オープンなトピック
回答をストリーミングするボックスの内部：バッチ処理、KVキャッシュの壁、そしてレンタルGPUの価格を決定する計算。
上級オープンなトピック
チャット製品の背後にあるティアを設計します：誰がサービスを受け、誰が待ち、誰が拒否されるのか、そしてなぜ有料顧客がフリーティアの急増に気づかないのか。
上級オープンなトピック
キャッシュ入力割引はルーティング保証です：各プロンプトファミリーをその開始を保持しているカードに戻すか、再度事前に入力するために支払うか。
上級オープンなトピック
スタートアップサービング計画：重みを量子化し、KVキャッシュを量子化し、脳を蒸留し、各ステップが支払う請求書（メモリ、シート、速度、品質）を知る。
上級オープンなトピック
1,000基のGPUをどのように購入するか：所有カードはベースロードを運び、レンタルカードはスパイクを捕捉し、フロンティアAPIは保険だが、そのメーターが月を飲み込むまで。
上級オープンなトピック
請求書には100万イン/アウトあたりと記載され、請求書は誰がいくら使ったか：リクエストあたりのトークン、キャッシュ割引、そして製品が決してカウントしないメーターの行。
上級オープンなトピック
サービングプールが数枚以上のカードに成長すると、誰かがカードを評価する必要があります。その仕事は実際の面接のトピックです：シニア推論ゲートウェイの役割はそれをフリート効率の仕事としてリストし、レンタルフリートのオートスケーリングとスコアリング、パフォーマンスの低いものの追放、すべてを1ドルあたりのピークトークンに向けています。
上級オープンなトピック
信頼できないテキストがユーザーよりも多くのドアからプロンプトに入ってきます。どこでブロックされ、インジェクション攻撃がどのように実行されるかを学びます。
上級オープンなトピック
あなたの機能の背後にあるモデルはいつでもあなたのもとで変更される可能性があります。何に注意すべきか、何にフォールバックすべきか、いつロールバックすべきかを学びます。
中級オープンなトピック
どこから始めればよいかわかりませんか？
スキルツリーに従って、前提条件がマッピングされた正しい順序で概念を学びましょう。
学習パスを見る
0/16
習得したトピック
0
解決したチャレンジ
0
今週アクティブ
データ構造
8トピック
0% 平均習熟度
初級
配列と文字列
平均 O(n) 空間 O(1)
習熟度 0%
0
/
3
チャレンジ
初級
連結リスト
平均 O(n) 空間 O(1)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
初級
スタックとキュー
平均 O(1) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
初級
ハッシュテーブル
平均 O(1) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
中級
二分木
平均 O(log n) 空間 O(h)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
上級
グラフ
平均 O(V + E) 空間 O(V + E)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
中級
ヒープ / 優先度付きキュー
平均 O(log n) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
上級
トライ
平均 O(m) 空間 O(n * m)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
アルゴリズム
6トピック
0% 平均習熟度
初級
ソート
平均 O(n log n) 空間 O(log n)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
初級
二分探索
平均 O(log n) 空間 O(1)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
中級
再帰とバックトラッキング
平均 O(2^n) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
専門家
動的計画法
平均 O(n^2) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
2
チャレンジ
中級
BFS & DFS
平均 O(V + E) 空間 O(V)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
中級
グリーディアルゴリズム
平均 O(n log n) 空間 O(1)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
コンセプト
2トピック
0% 平均習熟度
初級
Big-O記法
平均 N/A 空間 N/A
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
上級
システムデザインの基本
平均 O(1) 空間 O(n)
習熟度 0%
0
/
1
チャレンジ
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