有top大佬想尝试topseed吗，可以帮忙全程跟进度

哥几个过完年又来上班了！！，第一周完全没啥工作效率，做点简单的事情内推一下同学们春招基本没啥人投，毕竟当初这个点大家都已经确定完在写论文了，确实是个捡漏的好机会，春招岗位满了会下线，所以尽快投吧 这些岗位都有hc!!招聘岗位：后台/游戏客户端/测试/数据分析/大数据/数仓/运维/游戏策划（不限专业！面向本硕！）之前在柠檬微趣实习的日子里，我就发现柠檬微趣简直是如今内卷环境中的一股清流，堪称游戏界的“佛系”代表。 或许大家对柠檬微趣这个名字还稍感陌生，但一提到《宾果消消消》，大家应该都或多或少都听过吧？并且柠檬微趣从2021年开始拓展海外市场，推出的《Merge Fables》、《Merge C...

部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面需要内推码的可以用下面这个链接：内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw#26届实习##大模型##八股##面经##腾讯##内推#

1. 开发语言掌握了哪几种2. 会用几种数据库3. 你们部门做的事情？你在部门做了啥？4. 你用过pandas库什么的吗？5. 你的职业规划6. 介绍你的项目经历7. linux系统十个命令8. redis和mongo DB有什么区别？什么场景用redis？什么场景用mongo DB？为什么redis存的数据量小？存的数据量大不行吗？存的数据量太大读不出来吗？mongo DB为什么能存大量数据？9. 反问10. 数据分层？