一面/技术面 2024/8/23 上午11:00-12:00

1. 自我介绍
2. 挑一个实习介绍
3. 了解哪些位置编码技术
4. RoPE原理
5. 线性内插、NTK到YaRN
6. 位置内插后注意力计算会增加，如何缓解
7. 介绍LongLoRA
8. 数据集构建时各种类型的比例是如何确定的
9. 使用华为910B及其相关平台时遇到过哪些困难，如何解决的
10. 效果如何评测
11. 最终的效果提升有没有什么具体的指标
12. Coding：两数之和
13. 为什么要投蔚来
14. 反问

二面/技术面 2024/9/3 下午16:00-17:00

1. 自我介绍
2. 介绍实习
3. 自己做了哪些工作，mentor提供了哪些支持
4. 介绍LongLoRA
5. YaRN原理
6. 主要业务场景
7. 训练过程中如何降低显存使用
8. 训练的细节，时长，参数设置，显卡数量
9. 如何观察训练是否生效
10. 介绍快手实习
11. 全链路介绍，怎么做的推荐
12. 做了哪些工作
13. 找工作更看重哪些
14. 秋招进度
15. 反问

三面/技术面 2024/9/9 下午13:00-13:50

1. 自我介绍
2. 对自己的规划，车企和互联网企业选什么
3. 询问转正情况，base地选择
4. 介绍实习
5. 业务背景
6. 新数据来临需要重新训练么
7. 一个剧本或者小说里边高潮部分如何判断
8. 项目情况，人员分工
9. 从业务角度来看，哪些指标很关键
10. 一般会从哪几个角度判断内容好坏
11. 自己负责了哪些部分
12. 长文本扩展技术介绍
13. 长文本的首token出现时间
14. 为什么不用腾讯内部的混元
15. 有没有了解过腾讯内部混元的一些原理之类的
16. 如何保证模型长度扩展后的效果
17. 效果如何评测
18. 实习完有什么收获，从大模型本身来讲，学到了些什么东西
19. 开放设计题：如何让大模型做函数调用
20. 硕士期间实验室研究方向，有没有做过大模型相关的东西
21. 介绍NIPS论文
22. 论文的最大价值，效果如何验证的，提升了多少
23. 毕业后想从事的方向
24. 写博客、公众号还有github的动力是什么
25. 哪篇文章的点赞最多，印象最深的读者的反馈是什么
26. 做科研和实际项目过程中，最大的挑战是什么，如何去解决的
27. 写博客之类的对你后续有什么帮助
28. 遇到的最大的挫折是什么，怎么解决的

HR面和三面一起的，三面结束后立马来了一个小姐姐说开始HR面试

四面/HR面 2024/9/9 下午13:50-14:00

1. 转正相关情况
2. 有没有团队协作做的一些东西，自己负责做了哪些部分，如何协作的
3. 实习期间有没有相关的合作经历，具体介绍一下
4. 反问：后续流程

后续等开奖了