小鹏汽车视觉大模型一面
先自我介绍，不过网络卡顿比较严重，面试官中途一直没怎么听清，断断续续的，本来先拷打项目的，就直接进coding环节了
一共两道手撕：
1）实现softmax，秒撕，但是公式记错了（跟之前科研做OoD Detection时候的写的softmax变式记混了），自己也觉得有问题但就是没发现在哪儿，寄
2）给定一个单调递增数组，且满足大小关系：2 * a[i-1] < a[i]，判断是否存在两数之和为k，要求O(logn)时间复杂度和O(1)空间复杂度。在面试官逐步引导之下做出来了，还让手撕了lower_bound和upper_bound
手撕感觉寄的差不多之后，又开始结合项目拷打八股（其实就是挑项目里的点问八股，不关注项目本身），深挖了LoRA的原理和细节（只是用过没有深入了解细节，被挖出来了）为什么DeCoder Only是目前大模型的主流，有什么考量和优势在？为什么ResNet没有像transformer结构上不断地堆参数规模？
总体来说，面试专业度挺满意的，感觉比理想一面（还搞KPI）和宁德时代好太多。最近忙着搞开题和实习，很久没看八股了，最近不少面试被问到准备过的感觉都答得一般，得再抓一手了。
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