一路从环境科学走到计算机技术，自动驾驶 NLP 和 CV 也都做过，期间无数次想要转开发，无数次担心自己找不到工作，现在终于有了一颗定心丸…… #晒一晒我的offer# 许愿sp

常规部分（20min左右）1. 自我介绍2. 聊实习3. 聊项目：第二次聊到了为什么transformer模型会被认为是大模型？（Transformer的模型为什么可以做的很大？）八股题（20min左右）1. transformer结构是什么样？2. 位置编码怎么做的？3. 注意力机制每一步是怎么算的？4. …..算法题：最长回文子串问了一下面评：代码还是要刷，不能不刷；要能弄懂模型每一层都是在做什么，如何计算…..

全部围绕论文实习和项目，无算法题（泪目）1. 自我介绍2. 实习工作（每段实习都会问你遇到了那些困难，自己有没有发现他们做得好或者做的不行的地方）    1. 之前在讯飞的实习工作干了什么活，有没有参与到这个模型改进，专利的方法是什么？（10min）    2. 一段短实习，问我写的论文发到了哪，跑路之前有没有把工作交付完（5min）    3. 腾讯实习，检测和识别我用的是什么模型，上色算法用的什么模型…不展开了（15min）3. 实验室论文和项目    1. 不细展开了，因为每一条都会问，总的来说，你敢往上写就要有不怕被问的准备。    2. 很喜欢拷打你自己的思考，“你为什么这样改进，有没有尝试其他算法或者模型，目前主流的是怎么样？”拷打了一个多小时，还是没有做题的情况下。所以投讯飞一定要好好斟酌自己的简历。最后问了一下面试官部门他们的算法是怎么落地的，答： ocr算法主要是在教育中应用，比如学习机。还问了一下我的面评，面试官让我稳重一点不要晃来晃去。然后希望我之后可以多准备一下，因为问到项目的时候有卡顿的情况。

常规部分（20min左右）1. 自我介绍2. 在实验室的工作（鄙人自动驾驶轨迹预测），介绍一下该方向的SOTA模型的方法以及精度3. 在腾讯的实习工作（其他的实习没问），聊一下现在为什么都用Transformer，好处在哪里？为什么Transformer的模型可以做的很大？你的论文创新点在哪里？八股题（20min左右）1. yolo v1-v5都逐步做了那些改进？2. 分类或者回归中，为什么用MSE和交叉墒？能否互换3. 正负样本不均衡如何解决？4. 训练过程中，发生梯度消失和梯度爆炸的原因？5. RNN和同样深度的MLP，哪个更容易发生梯度消失和爆炸？算法题：高精度减法（两个数据字符串做减法，比如说“123”-“124”） #面经#