没投过这家公司，线下双选会给了简历，结果他给我发了面试邀请，我并不知道自己要面哪个岗怎么办#牛客AI配图神器#。。

一、时间2025年4月3日二、问题题目：关于短视频的兴起是精神文化的丰富还是匮乏展开论述一共4位同学，分成人数相同的正反两组展开讨论，有4分钟左右的思考时间，然后陈述自己的观点，不是辩论（不激烈），然后就各位同学的方言互相提问，之后自评打分。面试官说面试结果一周内会以邮件形式发送，然后就结束了。---这次面试根本就没怎么准备（从通知面试到面试也就两天时间），幸好简单，第一次参加群面，不只是衣服穿少了还是怎么回事，我的身子一直在颤抖，幸好摄像头看不出来

 总时长38分钟老套路，先是进行了自我介绍，3分钟完成。自我介绍完，我主动的问面试官，我要不要对我的主要工作做一个简要的汇报，面试官说可以，于是我便开始照着ppt阿巴阿巴。我发现这是一个很有用的技巧，因为若面试官同意汇报，相当于是把面试官引入了我的节奏，我讲的所有东西都是我亲手做过的，而且这样后，面试官问的问题也会和项目中内容相关，这样就会回答起来非常得心应手。这样就比你什么都不说，然后面试官突然提一个冷门的知识，你在那支支吾吾半天答不上来好太多了。而且，他在这问的问题越多，由于时长原因，后面问的其它问题就会越少。这场面试印象比较深的一个问题的是，PPO相对于其它策略梯度的算法有什么优势？我画图讲解了PPO使用了优势函数，让训练过程更加快速和稳定。然后面试官说，除了优势函数，PPO还有一个技巧来方法网络更新是参数差距过大，没等他说完，我赶紧抢着说，PPO有两种方式来实现更新时参数差距过大，一个是KL散度。。。。。。一个是截断函数。。。。。。通过这两种方式来实现早停。。。。。。讲完ppt后，面试官也没问其它的问题，进入了手撕代码环节。给了两个题目，让二选一。第一题又臭又长，我看都没看完，貌似是让你用python实现某个机器学习过程。第二题就比较简单，给定一个二叉树，让你输出每层节点的最大值，果断选择第二题，并几分钟写完了代码。然后面试官看我写的比较快，又让我用pythorch手动实现一下MLP，当时也没想那么多，就写了一个单层的MLP。最后反问环节，我还是问了老掉牙的问题，进去后主要干什么？是否有人带。现在想想估计面试官听这些也都听腻了吧。下次就问应该提前学些什么或准备些什么吧。

✅一面1️⃣时间:1h+自我介绍2️⃣项目介绍:问的很细，过程中不停打断提问算法竞赛项目，整体数据处理流程、模型效果评估方法、心得体会3️⃣八股:简单介绍一下 BERT 和 TransformerAttention 和 self-attention 有什么区别？4️⃣Transformer 的复杂度Bert 用的什么位置编码，为什么要用正弦余弦来做位置编码？还知道其他哪些位置编码？5️⃣除了 bert 还做过哪些模型的微调？为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构？6️⃣讲一下生成式语言模型的工作机理用过 LoRA 吗？讲一下原理？7️⃣算法题最大子段和跳台阶其他问后续安排和实习时长，以及反问✅二面1️⃣自我介绍2️⃣项目:深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势，Transformer 怎么体现时序信息？3️⃣Transformer Encoder 和 Decoder 的输入输出和结构BatchNorm 更多用在视觉上，LayerNorm 更多用在语言上，为什么有没 chatGLM，LLaMA 等部署、微调经历？4️⃣有没有了解过大模型加速推理？5️⃣讲一下 Flash Attention?6️⃣算法题先说思路再写代码1、数组中的第K个最大元素2、数组 nums 表示若干个区间的集合，请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。输入: nums =[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。