📍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#

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

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。

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#

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。

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#

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。

拿了实习的offer，想问一下公司怎么样？有好哥哥姐姐解答吗

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#

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#

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#

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#

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。