1. 面试官先自我介绍了一下2. 我的自我介绍3. 主要比较care实习里面的各个阶段的数据流程，问了一下合成数据的优缺点？4. 问了一下LLM评估方面，人工还是自动化？离线评估指标和线上评估指标有什么区别？5. 问了一下推荐系统和LLM结合的理解，从召回和精排两部分稍微说了一下理解，以及结合多模态blabla6. 做了一个最长回文子串的题，我用的一般的O(n^2)的算法，那个O(n)的记不得了，面试官让优化，大概说了一下可以剪枝什么的，没有具体做（确实不太会）7. 反问，其实更多的是面试官在给我讲推荐系统的难点，以及他们认为LLM可以优化哪些地方#快手求职进展汇总##牛客创作赏金赛#

一面/技术面 2024/8/23 上午11:00-12:00自我介绍挑一个实习介绍了解哪些位置编码技术RoPE原理线性内插、NTK到YaRN位置内插后注意力计算会增加，如何缓解介绍LongLoRA数据集构建时各种类型的比例是如何确定的使用华为910B及其相关平台时遇到过哪些困难，如何解决的效果如何评测最终的效果提升有没有什么具体的指标Coding：两数之和为什么要投蔚来反问二面/技术面 2024/9/3 下午16:00-17:00自我介绍介绍实习自己做了哪些工作，mentor提供了哪些支持介绍LongLoRAYaRN原理主要业务场景训练过程中如何降低显存使用训练的细节，时长，参数设置，显卡数量...

bg两端大厂AIGC实习，两篇学生二作a，面试体验很好，流程推进很快，可以从容准备其它的面试了一面1、清洗策略2、特征压缩模块如何做3、自动化数据采样策略是怎么自动化的？4、模型评测的指标5、通用模态数据集是怎么构建的6、CLIP中都有哪些数据采样策略7、手撕 迭代法中序遍历二面1、实习项目介绍，遇到的任务是什么，挑战和难点2、Multi-agent提升术多样性，降低拟人化BadCase率，怎么设计的？3、大模型是否能既降低BadCase率，又提供风格多样性？4、实习公司可以转正吗，为什么选择美团

bg：2本 top2硕 tx一段大模型实习 学校研究方向及其抽象基本没面试官问 秋招主要投递大模型应用/NLP岗位简单总结下科大讯飞面试体验，流程推进极慢，每次推进基本都要两周左右，面试无手撕，算法困难户友好timeline：2024.8.11 科大讯飞-飞星计划 NLP 简历投递2024.8.22 科大讯飞-飞星计划 NLP 一面 1H左右面试问题：1. 自我介绍2. 拷打tx实习项目，大概用时20min3. 考察常见八股，常见结构的大模型代表（encoder-only、decoder-only、encoder-decoder）以及他们为什么是那些结构； ...