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长行莫倦
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
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华南农业大学
2026
自然语言处理
IP属地:湖北
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长行莫倦
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
网易有道 多模态实习 (20250120)
📍面试公司:网易有道👜面试岗位:ocr多模态实习📖面试问题:1、自我介绍2、多模态研究内容介绍,问了几个问题3、项目介绍4、目前实习的工作内容5、rag为什么要用embeding和rerank,是自己训练的吗6、多模态大模型了解吗?有哪些架构7、blip架构8、图像怎么和文本融合?哪种方式效果更好9、transform有哪些结构,没什么要多头注意力?10、代码题(抽了一道上次面网易一样的题目,我说上次写过,面试官说算你运气好,再写一遍,但是这道题我说java写输入输出有问题,他换了一道,写了二十多分钟,根本写不出来,早知道还不如不换的)11、反问🙌面试体验:面试官人非常棒,多模态这块我不是很了解,答不出来的也一直说没关系,还安慰我说上次挂你并不是你能力不行,只是岗位不太匹配,这句话也可能是暗示我这次也挂了哈哈。挂了也没啥遗憾,毕竟还有很大差距。这是我遇到过最好的面试官,聊天形式一样的面试确实让人舒服。面试官说多模态还是很火的,可以多学习这方面的内容。算法题必须要练了,稍微难点的就写不出来,太菜了。 #软件开发笔面经# #算法工程师# #面经# #大模型算法工程师#
投递网易有道等公司9个岗位
软件开发笔面经
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02-19 11:59
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
已拿下30美刀一天的大厂实习
zhiyog:
哈哈哈,其实是津巴布韦币
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02-06 15:42
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
兄弟们我是哪里问错hr了吗?
约面了,我想让他稍微再确定一下待遇和工作内容再考虑面不面试的
timeCrazy:
鉴定完毕,她是脑袋尖尖的
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01-24 17:32
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
2024面试告一段落了
12月到1月这段时间一直在面试实习岗位,感觉有30场+了吧,最长时间连续三周每天都有面试。有很多小公司的面试我并没有在牛客上面做记录,差距还很大,还需要继续努力。农历2024的面试就告一段落了,先过完这个年吧,累了。
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01-24 15:58
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
网易有道 算法大模型实习二面(2025.01.24) 45min
1、自我介绍2、直接开始写一道算法题,字符串处理的3、反问算法题还得练,没写出来了,就写出来了一个框架,很多细节处理不是很熟练。然后就让我反问,我说,不问一些其他问题吗?面试官说上一面在项目上聊了很多了,这一次面试就不问了。面试官说代码逻辑没问题,但是还有很多没实现,她还说很多人逻辑都写错了,她觉得很奇怪,不知道为什么。不知道还有没有机会,感觉应该是被网易送走了,继续加油吧。#算法##大模型算法工程师##面经#
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01-24 22:22
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
同花顺 大模型实习 2025.01.24 45min
更新:问了hr,说通过了,年前安排一次hr面。1、自我介绍2、项目介绍3、项目细节问了一些4、共享屏幕论文网络图5、实习收获,个人成长6、自己的编码能力怎么样7、反问8、面试官介绍公司部门,业务没了,没八股,一开始面试官就说简单的进行一些交流,问完我之后,面试官全面介绍了公司的业务花了二十多分钟。忘记反问学习建议了,亏了。
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01-24 15:58
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
网易有道 算法大模型实习(2025.01.23) 1h
1、自我介绍2、项目介绍3、项目指令集构建细节4、RAG怎么做的,召回效果5、Lora原理,微调哪些层、怎么矩阵初始化的,不能都初始化为0吗?6、bert了解吗?bert的改进了解吗?bert和gpt有什么区别?7、transformer自注意力,计算过程,softmax为什么要进行缩放,不缩放会导致什么?8、llm的解码参数(top-k,top-p,Temperature,Beam Search)9、clip的对比学习,对比学习中的Temperature和llm解码器的Temperature是一个东西吗?10、了解blip吗?11、聊了一下论文的做法,问了为什么这么做,不那么做12、强化学习,ppo,dpo13、reward模型的损失函数(rank loss)?14、算法题:钥匙和房间(问为什么不用python写),写完思路就行了,没调,因为输入输出好像有问题,面试官说这样就行了。15、反问面试官很好,我没讲对的会纠正我。最后反问学习建议的时候,他说下次面试别切屏。更新:面完10分钟约了二面#算法##大模型算法工程师##面经#
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01-23 23:27
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
小米 nlp算法实习 base武汉 已oc
2025.01.15一面1、自我介绍2、项目相关4、COT思维链5、算法题:最长回文字符串6、反问一面都没啥八股文,聊了10来分钟就让写题目了2025.01.211、自我介绍2、项目3、RAG4、层归一化5、lora原理6、评估指标7、多头自注意力8、bert9、层归一化10、COT思维链11、学校研究课题介绍12、算法题:二叉树镜像13、反问二面聊的多一点,但是都不怎么深入,基本上我回答完了就下一个问题了。说是小爱同学智能家居组。我问为啥一面二面都问COT,是有什么说法吗,面试官又说没啥。2025.01.22发offer了有无在武汉小米做nlp的哥们,感觉怎么样。
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01-16 12:55
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
有在奇富科技实习或上班的哥吗?
拿了实习的offer,想问一下公司怎么样?有好哥哥姐姐解答吗
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01-15 11:56
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
奇富科技 大模型实习二面(2025.01.15)45min
1、自我介绍2、项目介绍3、有没有做全参微调4、lora为什么效果会好一些5、除了微调,还知道哪些技术吗?(PPO,DPO)6、RAG怎么做的?使用了向量数据库吗?6、为什么使用rouge这个指标7、知道其他开源模型吗?(llama、qwen),为什么不选择其他的模型做微调8、讲一下学校的研究课题,哪些创新点9、你觉的强化学习这一块还有什么创新点吗?10、如果给你一个新任务(多模态相关的任务),你能想出怎么用agent的方案?11、有拿其他实习的offer吗?12、反问(最近的业务,组内会有论文产出吗?实际项目的落地经验,学习建议)面试官说不能放弃数据,数据非常重要。没手撕,后面做了一些技术交流,都一一解答,挺好的。#面经##大模型##自然语言处理##算法工程师#
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01-14 18:24
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
金山办公 大模型实习二面 2025.01.14
1、自我介绍2、详细讲一下项目3、为什么选择chatglm6b模型,有没有对比国内的其他模型,qwen效果怎么样4、RAG5、模型有没有上线,怎么部署的,并发量怎么样........都是聊的项目相关的,感觉答的不是很好,反问面试官也说在模型、技术选型上要多做一些实验。#面试##大模型##面经#
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01-13 18:06
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
康明斯 大模型实习生(20250113)
1、自我介绍2、详细讲一下nlp项目3、为什么选择chatglm3-6b模型,有没有对比其他模型,怎么评估的4、怎么评估chatglm3-6b的上下文理解能力5、RAG怎么使用的,怎么分片的,用了多少个库,Rerank模型用的哪一个,效果怎么样。6、计算相似度都有哪些方法,对应的使用场景7、在项目中你是更想做设计者还是负责某个模块8、期待的实习环境9、反问问了几个开放性问题,没问太深入的技术。#面试##大模型##算法工程师#
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01-10 01:06
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
奇富科技 大模型实习一面(2025.01.10)49min
1、自我介绍2、详细讲一下nlp这个项目3、为什么选择chatglm3-6b模型,不是还有很多其他模型选择吗?4、lora原理5、qwen和llmam模型的结构知道吗?(我说不太清楚,可以讲一下chatglm的),吟唱到一半他说好了不用这么详细6、旋转位置编码讲一下?他有什么特点吗?7、chatglm支持的最大上下文是多少?预训练的时候就是这么长的吗?长度外推了解吗?8、RAG怎么做的?RAG用的Embedding模型用的是哪个,为什么?9、使用transformer-Encoder的模型知道有哪些吗?(Bert)10、为什么LLM都用Deconder-only11、VLLM原理,为什么只缓存KV,不缓存Q12、代码题:三数之和13、反问(四板斧,公司业务,算力资源,强化学习,学习建议)其他模型的架构还是要了解一些的,不能局限于自己用的一些大模型。面试官建议基础打牢,多了解模型的发展,从CNN、RNN到transformer。#面试##大模型##实习#
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01-09 14:08
小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
没卡的公司就别碰大模型了
入职一家公司把公司唯一一台4070ti给了我,泪目。用了一上午,下午就说有个要图形渲染的项目崩了,因为没显卡,然后又把4070ti给我拆走了。太多公司想给自己产品加AI,然后就想低价招个实习生进去调个demo,他们就可以忽悠客户了。
给🐭🐭个面试机会吧:
唯一一台4070ti。。。开玩笑呢,一个4070ti也就几千吧,公司这点钱都不舍得出搞锤子ai呢
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01-09 12:00
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小米集团_nlp算法工程师(实习员工)
快商通 NLP实习
1、自我介绍2、项目讲解3、指令集构建这一块有遇到什么难点吗?怎么解决的?3、用的什么微调,讲一下lora、p-tunning的原理4、lora怎么做矩阵的初始化,为什么这样做5、有对比其他模型进行微调吗?微调后的效果怎么样?6、微调后的badcase怎么处理?7、怎么解决大模型的重复回答的问题?8、LLM推理都有哪些参数设置(top-k,top-p),一般怎么调整?9、Beam Search(束搜索)10、RAG11、RLHF、PPO、DPO算法12、VLLM的KV Cache原理13、反问面试官挺好的,最后聊了一下学习建议,还得练。
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