快手多模态算法面经

不得不说快手的面试体验是真好，不会让我很压力。大模型一面挂了，没想到被这个捞了。面试官不会问我没接触的，还是很好的。1. 自我介绍 2.实习简单介绍了一下他们是做安全的，就先问了很多安全的知识3.实习中，安全对齐现在是怎么做的4. 安全数据你们是怎么构造的5. 开放场景题（现在快手有一些视频图片文本等帖子，底下评论很多可能设计 sq zz 等安全问题， 如果是你，你会怎么去设计来解决这个安全问题？）（我： 情感分析  实体信息抽取  主题分类  模型微调 xxxx 随便大杂烩）6. 讲到了一下 DPO，就问 PPO 和 DPO 有什么区别？（奖励模型优化了）7. 你觉得 DPO 训练，可能会出现什么问题？问了问我做没做过 CV，没有。 后面问集中在transformer，估计是他 CV 做的多。8. transformer 的结构整体介绍一下7. 位置编码介绍一下？为什么 ROPE 等相对位置编码会有比较好的外推性？（瞎讲）8. 讲一下 BatchNorm 和 LayerNorm。为什么 transformer 是 LayerNorm？9. 是 Post 还是 PreNorm？ 这两个有什么优缺点？（我说反了。。。Pre 更训练稳定，Post 更性能好。。面试官还问我，是哪个更稳定？我还搞反了。。。）10. 两个 Norm 都需要 warm up 吗？（第一次被问这个，之前完全没看过，如实说了）11. 后面就问了 attention K Q V 怎么来的？ decoder 第二个的 K Q V 来源12. 训练和推理的时候的不同，会不会有影响？（就是如果推理预测的第一个 token 不一样，会不会错误累计？）后面还问了一些啥忘记了，代码题路径之和 3面了一个半小时，代码题搞得稍微久了点， 提问一个小时。

8.30一面出自1.自我介绍2.商品换背景的时候如何解决和边缘的融合问题，给出她们那边的场景是红绿灯，固定红绿灯的话生成图整个画面非常不和谐 如何解决3.百度实习，人像相关生成，主要解决的是什么问题4.adetailer使用如何实现增大与用户相似度5.删除链表中重复元素想不太起来了，主要是项目介绍然后详细讲实习做的内容，会穿插一些细节问题，怎么训练，数据准备之类的，主要解决什么问题太久没刷题了废了，简单题卡了半个多小时😭24届以及之前感知算法面经点击25届校招投递地址点我，投递的同学，在下方回复：名字简称+地址方便确认是否投递成功，例如：xyz + 深圳

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二面二面持续了60分钟，主要是聊天，没有涉及技术问题。自我介绍。研究生阶段的主要工作任务。对你影响最大的朋友或同学是谁？哪些方面对你有影响？分享你最有成就的一件事。项目中遇到的协作问题及解决方法。职业规划及对架构师的看法。实际开发中算法的应用及其必要性。