部门：AI Force10.21 一面1、讲项目2、检索器怎么训练的？3、召回不准有什么方法提升召回率？4、reranker有什么方法？5、检索器和reranker的得分太相近，不可靠如何解决？6、怎么解决模型输出有害的问题？7、如何设计损失函数让两个分布尽可能的远？8、决策树有哪些？9、简单说一下GBDT的算法原理10、HMM大概是怎么样的11、口述编辑距离算法============================10.24  二面1、项目2、你的CoT是一步的推理吗？3、ToT如何选取推理路径？4、如果query和document字面上很相似，但实际上不一样，应该怎么避免召回？5、我看你的项目基本都是pipeline的搭建，你有什么微调经验吗？6、你怎么确定数据配比呢？7、上采样和下采样是什么？8、蒙特卡洛树搜索（MCTS）了解过吗？9、微调出现灾难性遗忘怎么办？10、rnn和Transformer的区别11、你觉得mamba有可能取代Transformer吗12、你会java和c++吗？13、传统机器学习学过吗？14、天池的比赛参加过吗？===============================10.28 hr面===============================10.30 三面主要问实习===============================没发意向，现在还在泡池子

10.16 一面1、项目2、如何确保模型输出的置信度可信？3、lora和qlora介绍一下4、训练并行有哪些================10.22 二面主要聊实习和规划================hr面已拒

ailab，base 广州，做游戏npc，代码生成等业务9.19 一面1、项目相关2、llama用的什么注意力？3、flashattention简单讲一下？4、ppl是什么？5、如何选取训练后的模型？6、有试过将多个模型权重合并吗？7、训练时loss暴增可能是什么原因，怎么解决8、有哪些节省显存的方式？=======================9.25 二面1、项目相关2、介绍一下SFT，lora，reward model，DPO3、SFT只计算回答部分的损失合适吗？4、模型蒸馏了解吗？损失是什么？可以用KL散度吗5、交叉熵和KL散度的公式是什么6、MQA，GQA是什么，deepseek的MLA了解了吗7、如何训练一个代码检索模型？8、reranker的训练目标？训练目标和我们希望的目标是否有不一致的地方，就比如训练时q-d对的匹配概率，但我们希望是检索的文档对大模型有用，这两个目标是否存在不一致呢？========================10.17 三面全程问项目========================10.23 hr面========================无意向，目前还在泡池子

base深圳，政府业务9.25 一面1、项目2、RAG有哪些模块，展开讲讲3、微调检索模型的时候为什么加入指令？4、bge-reranker有的时候会导致将一些字面相似的文档排在前面，有什么解决方案吗？5、多轮对话怎么训练？6、手撕达到目标值的最短子数组面完后没消息了，官网也看不到流程。