谁能告诉我小红书这是要招什么神仙

10分钟论文+项目10分钟聊天4.30 oc

部门：QQ音乐base地：深圳流程：一面+二面+三面+HR面推进速度：非常快，每一面在一小时内出结果一面 50min自我介绍论文介绍什么是MHAAttention运算公式为什么除以根号dk介绍现有相对位置编码和绝对位置编码的异同点，都有哪些结构RoPE的结构RoPE相比于绝对位置编码的优势是什么？为什么外推性更好？为什么RoPE理论上可以无限外推？RoPE为什么可以利用绝对位置和相对位置的优势？介绍RAG项目（基座模型是什么？几b ？全参微调用了多少卡？数据多大？问答对的形式有图片吗？对RAG的理解是什么？为什么要用RAG？BGE模型的结构什么是LoRA？有个两层神经网络，参数1万*一万，低秩...

上周三约的一面，项目一个没问，就问了对哪些多模态大模型有了解，然后出了一道lc100反问面试官，结果得知进去是做推荐的，还问了啥时候出结果，面试官跟我说没啥大问题，过两天出结果，结果到现在都没消息 这是不是代表已凉

✅一面1️⃣时间:1h+自我介绍2️⃣项目介绍:问的很细，过程中不停打断提问算法竞赛项目，整体数据处理流程、模型效果评估方法、心得体会3️⃣八股:简单介绍一下 BERT 和 TransformerAttention 和 self-attention 有什么区别？4️⃣Transformer 的复杂度Bert 用的什么位置编码，为什么要用正弦余弦来做位置编码？还知道其他哪些位置编码？5️⃣除了 bert 还做过哪些模型的微调？为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构？6️⃣讲一下生成式语言模型的工作机理用过 LoRA 吗？讲一下原理？7️⃣算法题最大子段和跳台阶其他问后续安排和实习时长，以及反问✅二面1️⃣自我介绍2️⃣项目:深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势，Transformer 怎么体现时序信息？3️⃣Transformer Encoder 和 Decoder 的输入输出和结构BatchNorm 更多用在视觉上，LayerNorm 更多用在语言上，为什么有没 chatGLM，LLaMA 等部署、微调经历？4️⃣有没有了解过大模型加速推理？5️⃣讲一下 Flash Attention?6️⃣算法题先说思路再写代码1、数组中的第K个最大元素2、数组 nums 表示若干个区间的集合，请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。输入: nums =[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。