#八股# 科大讯飞 NLP (2+1+1) 🚀主要是以项目为主，如果项目有论文支撑，直接对着你的论文直接开讲，中间打断提问发散问题, 最后八股拷打。八股如下包含飞星计划以及秋招正式批：Lora为什么在工业界这么吃香？原因是什么？LLM的分布式框架了解过吗？展开讲一下它们的优缺点？大模型的训练的完整流程是什么样子的？为什么要先经过SFT微调，在RL？DPO和PPO有什么区别？你更喜欢使用那种？当时浅浅回答了下，喜欢DPO，优点说明下。DPO的公式给我写一下或者口述一下？当时没写出来🙄DPO跟对比学习有哪些相同点和不同点？我的项目用了后者 跨模态对齐如何做的，你都了解那些对齐方式？模型的幻觉问题？以及RAG的好处？如何利用RAG去缓解模型环节？ROPE给我介绍一下？代码能写下吗?（当时还不会写🙄）你了解哪些多模态encoder？没有Leetcode🫡，但对着论文拷打发散问题很难受🤕#八股# #牛客解忧铺# #算法# #大模型# #nlp# #科大讯飞求职进展汇总# #ai算法工程师# #实习# #秋招# #春招#

面试部门：OceanBase-AI应用开发5min自我介绍，20min拷打项目，一道算法，15min对岗位的提问，总体比较轻松因为我有一段项目是玩大模型，所以先详细问了一下workflow，设计的思路，以及项目的技术护城河（项目亮点）。讲一下项目里支付接入的实现流程？用的微信支付，加RabbitMQ的死信来定时取消；支付订单对rabbitMQ和mysql端的同步？简单说了下两边分别挂了的兜底处理策略。算法题：lc445，我用的两个stack解法；追问：说一下不使用额外空间的方法？链表反转+相加+链表反转关于岗位的认识，说说为什么做数据库的部门要做AI？这里应该是要做大模型，就简单说了下训大模型的思路，往数据库的角度靠了靠。因为和面试官是校友，还聊了些学校实验室的事情，问我导师是谁#牛客AI配图神器#

📍面试公司：网易有道👜面试岗位：大模型 实习生📖面试问题：1. top-k和top-p2. 对比损失和llm中的temperature3. lora微调4. llm中的强化学习5. 训练样本的文本如何构建的，输出的格式6. rag🙌面试体验：问的很细，难，一轮直接挂 #大模型面经#

背景非科班，当前刚入职某大厂日常实习，预计无转正机会mentor人很好，做的项目也很有趣：做的是一个LLM大模型research项目，预期路线和r1非常像，感觉除了预训练，整个大模型的栈都有机会接触一遍，mentor也说做得好的话可以由着我自己选择是发论文还是做业务落地（对此真的非常感谢mentor对我的信任）但就是大概率无转正机会现在非常纠结…假如我不是今年就要秋招的话，这对我是一个天花板级的日常实习机会…但为此放弃掉暑期实习转正，直接硬刚秋招，感觉有点亏了…#正在实习的你，有转正机会吗？#