和前面的大差不差，但是问了四五个业务场景题，感觉答得没在点上，而且还问会不会go，会不了一点，已寄

1.自我介绍2.大模型八股，从embedding到transformer，lora原理，大模型流程。3.问实习4.rag细节，langchain框架，rag评测（这个回答的不好）5.问数据结构和计算机网络（难顶）6.反问

1.自我介绍2.问科研成果，我就一个软著，还有一篇论文涉及机密数据不让发了。3.说下bert和gpt的不同（论文中提到了bert）4.说一下多头注意力（好久没复习，感觉答得不咋样）5.问实习、问项目6.手撕快速排序7.反问职责，结果是收集数据、模型训练和测评都要做，那还行。面试官超级好，有些感觉自己答得不是很好时，都会引导一下。

昨天一面完，今天上午就说二面了。1.自我介绍2.实习经历，问得究极细，做了什么项目，用了什么技术，数据哪里来的等。问完这个我都颤抖了。3.只问了一个项目，也是一样的，问得特别细，也是lora原理，还有项目的参数是多少，训练了多久，数据哪里来的，是什么样的。最后一个问我大模型的损失，给了概率，问损失是多少。整整拷打了一个多小时，现在头都是懵的，不说了，赶紧睡一觉恢复元气。

1.自我介绍2.介绍上一份实习，做什么？怎么做的？效果如何？3.三个项目轮番拷打，问得很细。而且面试官很喜欢问评估，但是我都没做，只有端对端的效果。4.基础八股题，从大模型预训练，lora原理和微调，sft原理，rag流程。5.反问。果然还是结果论，不然说的再天花乱坠，没有评估效果都扯淡。原理问得很深，到了公式的阶段了，顶不住了。

1.自我介绍2.实习经历，具体做什么？怎么做？3.拷打项目4.Lora是什么？怎么做的5.指令微调是怎么做的？斯坦福羊驼数据是怎么来的？自己有用过这个技术吗？6.两道手撕题（木桶效应，短板已寄）我觉得回答得还行，但是手撕题没做出来，不说了刷题去了。

这段面试有点奇葩，我投的ai实习生，hr给我换成ai开发应用实习生（偏后端，当时在喝酒，没注意看hr的消息，只管点头）。1.自我介绍2.问python语法（当时我就懵了）3.疯狂拷打项目半小时，问细节，问代码实现（大哥我只想做个混吃等死的实习生）4.langchain如何连接模型的，代码中是如何实现的（？问完这个我就感觉凉了）我也不知道是啥原因（可能是岗位），问巨多代码，就这样吧，累了

中国电子技术标准化研究院（大模型方向）1.自我介绍2.了解rag吗？简单介绍一下3.Rag流程是什么？4.做过微调吗？怎么做的？5.大模型训练的超参数是怎么选的？学习率是什么？一般设置为多少？6.Lora和qlora的区别？7.训练时的pt是什么？（不记得是不是pt，这个真不知道）8.情景题：假如有一万个PDF文档，要做垂直领域的大模型，用什么方法？具体怎么做？（我觉得可能是公司的业务，回答用RAG来做）反问：公司业务（垂直领域大模型），薪资（月薪4000包午餐），职责（数据处理、训练微调、rag）说明：事业单位无转正地点：北京市东城区（不知道工资够不够吃住）有大佬能指点一下吗？欢迎交流