拿了夸克的日常实习感觉不太对劲

秋招的时候，年少无知的双非本想试一试算法岗，认清现实的时候选择了换个赛道。现在是在云从科技的训推实习，然后前几天问HR转正的事情，一整个绷不住了，这个岗位一共招三个实习生，干到现在只剩我一个实习生了，结果告诉我没有HC了。现在春招还有出路吗，有佬分析一下投什么比较好呢

春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 介绍上一段实习项目2. 收益是由什么带来的，出价提升是否会导致ROI降低 3. loss是list-wise还是point-wise（单点预估的话，是不是模板里面广告位多的list loss更大） c. 如何进行校准4. 了解过哪些推荐网络结构5. 介绍youtubeDNN结构6. 介绍熟悉的loss function7. batch normalization和layer normalization的区别8. batch normalization训练和推理阶段的不同9. 有没有了解过多目标多场景任务10. 算法题：寻找最大连通色块，m行n列的矩阵，每一个元素代表一种颜色，寻找颜色相同的最大连通色块所对应的颜色 #春招#  #推荐算法#  #实习#  #校招#  #虾皮#

商汤 LLM (2+0)🥲 二面后挂了1. 主要是以项目为主，讲完项目，提问发散问题以及八股。2. Baichuan2-7B的架构讲一下，有什么特别之处？3. Lora微调7B模型，可训练参数是多少？显存占用如何？4. 介绍下Lora以及qlora的区别5. 其它多模态对齐方式有哪些？6. LSTM与Transformer的区别，以及后者的优势？7. 讲解下scaling law8. 预训练一般分为哪些阶段，每个阶段的特点有何区别？#春招# #实习# #秋招# #ai算法工程师# #大模型# #nlp算法工程师# #商汤科技#

UUQQ部门二面挂了，不知道大概多久有机会被其它部门捞