1、自我介绍2、项目介绍3、项目指令集构建细节4、RAG怎么做的，召回效果5、Lora原理，微调哪些层、怎么矩阵初始化的，不能都初始化为0吗？6、bert了解吗？bert的改进了解吗？bert和gpt有什么区别？7、transformer自注意力，计算过程，softmax为什么要进行缩放，不缩放会导致什么？8、llm的解码参数（top-k，top-p，Temperature，Beam Search）9、clip的对比学习，对比学习中的Temperature和llm解码器的Temperature是一个东西吗？10、了解blip吗？11、聊了一下论文的做法，问了为什么这么做，不那么做12、强化学习，ppo，dpo13、reward模型的损失函数（rank loss）？14、算法题：钥匙和房间（问为什么不用python写），写完思路就行了，没调，因为输入输出好像有问题，面试官说这样就行了。15、反问面试官很好，我没讲对的会纠正我。最后反问学习建议的时候，他说下次面试别切屏。更新：面完10分钟约了二面#算法##大模型算法工程师##面经#

腾讯内推腾讯面经腾讯 微信后端 一二三面面经由于一二三面都是同一周进行的（具体业务部门暂不和牛友说啦），所以当时也没时间进行回顾，现在进行简要的回顾，不一定详细但尽可能把大致方向说一下一面：写题＋八股写题为一个给个文档，用IDE写完了粘贴进去。（题量不少2-3题左右，限时半小时，但无难题）八股：以计算机网络和操作系统为主，穿插问问一些实际的问题主要是：TCP 握手挥手，网络IO模型之类的，CPP的部分简单问题等，大家在牛客上都见过，都是常规的问题，实际的问题就是问Linux的一些命令和实际场景下怎么组合使用二面：写题＋项目同样起手一个文档，写题（都不是难题）项目深入的聊，整体流程，为什么这么设...

1、自我介绍2、直接开始写一道算法题，字符串处理的3、反问算法题还得练，没写出来了，就写出来了一个框架，很多细节处理不是很熟练。然后就让我反问，我说，不问一些其他问题吗？面试官说上一面在项目上聊了很多了，这一次面试就不问了。面试官说代码逻辑没问题，但是还有很多没实现，她还说很多人逻辑都写错了，她觉得很奇怪，不知道为什么。不知道还有没有机会，感觉应该是被网易送走了，继续加油吧。#算法##大模型算法工程师##面经#

全程 50min 是几个北大研究生面试的1. 自我介绍2. 说说你最想讲的一个项目（我说的是实习）3. 拷打实习，更深层次的提问4. 聊了下多线程和多进程的区别（实习有用到）5. 用 Python 手写一个线程安全版本的 lru（允许用 ai），然后再把他改成用 redis 实现6. 场景题：从 0 设计AI大模型的后端接口，保证尽可能高的吞吐量（消息队列+线程池，他们觉得答案很 ok）7. 场景题：现在这个 AI 是一个视频流类型（类似sora），后端要怎么设计？（我的答案是把视频切片，然后分段传输，结合消息队列做一个 ack 反馈，如果失败就只需要重传这一段视频，前端做最后的拼接工作，但是他们认为可能 websocket 的效果更好一点，我这个思路也 ok，有待商榷）8. 对未来的规划，能实习多久，对 AI 大模型的看法#牛客AI配图神器#