NVIDIA LLM日常实习面经

首先就是自我介绍介绍一下实习经历干了什么，因为实习是测试开发用的gtest，就问了一下是如何用gtest进行测试的然后让写一个代码题，基类是Output和Poly类，Output里面有print函数，Poly里面有长宽和一个area函数（没实现）。写一个三角形类和长方形类，继承Output和Poly，实现面积的计算和打印。其实是一个很基础很基础的题目，但是因为C++语法太不熟悉了，写了好久，面试官挺好的还提醒了几次。最后写出来也就到时间面试就结束了想通过这一次经历告诉大家，不要盲目去背诵八股和一些高难度技术，真的要好好打基础

公司领导大多都是清北毕业的，实力很强，特别有人文关怀。公司氛围超级友好，大家都很尊重彼此。工作时间也很人性化，中午自动熄灯午休，我部门正常情况下17:30就能下班，完全不打卡，弹性工作制。而且每周还有两天可以选择居家办公，蛮自由的。整体来说，生活和工作都能兼顾。

10.25 镁佳（北京）科技有限公司—一面14：001.Dropout机制2.Self-attention中的计算方法3.Kv/squr(t)为什么要除以squr(t)4.为什么要有position embedding5.如何解决decoder-attention中无法看到后面信息的问题：mask matrix6.Bert主要用来干什么？Next sentence perdiction 和 Mask 位置填补总体来说就是死扣transformer编码题：二分查找用2个栈实现队列10.25 镁佳（北京）科技有限公司—二面17：00查看CPU使用情况：top(实时监控工具)查看端口占用情况：netstat -tuln  # -tuln：列出所有监听的 TCP 和 UDP 端口显示系统内存的总量、已用量、空闲量以及缓存和缓冲区的使用情况：free -h查看GPU使用情况：nvidia-smi特别细致地提问上一段的经历，算法让我输入每一步骤的输入和输出logistic回归：y=1/(1+e(wx+b) 其中y也可以表示成P(X编码题：将列表中的0元素，其他按正常的顺序排列，提到列表前面10.27 货拉拉——一面11：00询问项目经历聚类方法K means支持向量机对过拟合的理解，以及如何解决过拟合。编码题：快速排序（找基准的那个排序方法）感觉货拉拉的面试还是挺中规中矩的

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...