字节大模型一面面经

问题有些怪，基本没怎么问算法相关技术问题，就硬质疑。没出手撕题，体验有些差，可能kpi1.有什么offer了，有了x的offer不考虑留下么2.祖籍哪里，意向部门为什么填的视频号，我们可不是视频号哦（尴）3.最熟悉什么语言，python脚本性能问题怎么解决，怎么优化（感觉太宽泛了）4.熟悉哪些容器哪些数据结构，问字典集合底层实现（面的是算法吗）5.讲实习项目，问一些数据，问认为模型学到了什么信息，然后质疑下业务指标提升的结果，就这个解释半天6.问实习team的规模，组成，和开发怎么对接7.问认为自己有没有自驱力8.关于推荐看的新的论文，讲了一个，不是大模型不满意，问我了不了解大模型在推荐里的应用。我说可能现在都还在尝试，不太成熟，讲了个比较简单的做embedding9.反问:反问了下对面的业务以及有没有大模型的应用，他说有很多啊，很多公司都在用，并且有一定的效果，不像你说的不太成熟，只是说可能没有好的paper（难绷，像羞辱了）over，体验较差，感觉不会有后续了10.28:挂了，体验问卷狠狠差评 #面经# #推荐算法面经# #推荐算法# #算法# #腾讯#

background纯后端厌倦了，一句话形容，又事多又无聊又着迷LLM，想转main-content主旨就是狠狠拷打，有点压力的意思先是对项目的真实性表示质疑，我这边给了一些具体的信息又怀疑项目达到的性能，三方面进行拷打：PE，LoRA，RAGLoRA主要说了概念，具体怎么用，用在哪些层，为什么有效，成本控制RAG主要说了知识库建立，也是老生常谈的语义分割和上下文长记忆问题PE就是列举了几个case，就是CoT，角色扮演，多次迭代最后做了一道算法 dfs秒了summary一定要对基础知识掌握扎实，活学活用，比如问LoRA和Adapter，Knowledge distillation的异同RAG...

  rt，楼主本科学网安的，硕士在老师的教唆（bushi）+自己考虑到就业的情况下开始搞大模型，最近看到师兄师姐秋招的惨烈，想赶紧寒假去做日常实习（意向是大模型算法），但是完全不知道准备什么去面试好🤧，求牛油指路 楼主情况：  2本 华五硕  对人工智能方面的了解只有一些基础机器学习知识（西瓜书）+ 一些大模型RAG、prompt的简单知识  一个大模型应用相关的项目（一个不知名比赛国二），但做的很简单 基本就是 一点prompt+rag，楼主负责prompt部分（很简单 感觉都没啥说的🤧）  组里论文成果方差较大，卷的硕士能发A（可能也有运气成本），躺平的基本就是C，楼主自己的论文刚起步，还没开始实验...#实习##大模型##算法##日常实习##寒假躺平还是提前实习#

前言，上一篇忘记写了，面试官很忙，一遍面我还得一边回消息，这也是为啥我不想去大厂的原因。。。虽然以我的水平进不去，但是我个人确实也是不想去这就导致了什么，理解能力不比智障好的我和面试官沟通起来更困难了你可以想象成一个没有经历过深度学习训练过的大模型，每一次对话都是新的开始。。。。。爷蚌埠住了vue的双向绑定为什么3要相对于2进行更新，也就是语法糖为什么要发生变化useEffect的回调和普通函数回调的区别[0]==0吗，解释判断数组isArray和tostring.call结果是一样的吗（查了下好像tostring.call的值能改，我当时回答的一样，因为底层都是一样的）（我突然想起来，她不会...