是结果正确就可以了，还是说会有时间复杂度和空间复杂度的要求？不太明白

一面 2024/7/24 晚上19:00-20:00自我介绍介绍实习，问了七八个问题手撕单层MLP做回归手撕Beam Search手撕单层MLP做二分类感觉手撕MLP这个基本上是minimax的必考题，幸好提前看了面经二面 2024/7/31 晚上20:00-20:30自我介绍介绍实习介绍一下实习中某个方法的细节数据集构建细节开放场景题，如果要训练一个长文本的翻译模型，如何构建数据集明确说我背景有点弱，不太适合做模型感觉minimax门槛比较高，二面面试官的态度有点一言难尽直接说我背景太弱了，无论是学校还是实习还是paper，在他们这边都只适合去做数据，不太...

不得不说字节效率真高一面拷打论文transformer和llama的LN有什么区别，手写RMSNormFFN有什么不同，写Relu和SwiGLU数据清洗流程质量过滤用什么模型PPL公式是什么BERT的预训练任务、embedding讲讲位置编码你认为好的prompt的范式是什么开放性问题：端到端的大模型和多个小模型，各自的优缺点是什么手撕：两道easy当天约面二面拷打论文介绍模型数据清洗流程采用什么样的策略、什么样的数据才会便于模型学习数据配比能说下思路吗主流LLM模型结构设计有什么特点如何评估LLM训LLM最大的困难是什么前沿LLM有了解哪些工具调用怎么实现国内LLM有了解哪些LLM推理能力的天花板现在是什么程度无手撕面我1h，口干舌燥当天约面三面问硬件、硬件利用率讲讲deepspeed几个阶段，分别分片什么、代价是什么模型训练时间如何估计DP和DDP的区别最多用过多少张卡训练过程如何做模型监控数据配比怎么量化才是一个好的方案讲一下预训练数据处理预训练和SFT如何评估encoder-decoder、encoder、decoder区别讲一下文本输入大模型到输出的过程decoding策略大模型结构有哪些变化拷打论文手撕：cross-attention部门就不开盒了，仅供参考另外，秋招真是太耽误打游戏了不说了，猿神，启动！

家人们，从原来的公司离职了，提前结束实习，开始勇闯大厂！争取秋招上岸！给大家分享一下前段时间我面字节的面经，虽然最后没通过，但是希望能对大家有帮助首先自我介绍，我这里讲了一下我的mbti，然后简单描述了一下实习经历和校内的项目经历接着hr问和岗位有关的一些问题，包括为什么要做产品经理，产品经理需要的技能，BC端之类的最后问了一下我的职业规划，要不要留在广州发展……大概就这些啦，还有些细节想不太起来了😂稍微准备准备感觉就可以，祝大家秋招上岸！早日拿offer