《群面模拟》专题

1. 自我介绍 2.项目介绍 3. 你的项目有用到很多微调方式，能给我解释一下吗？（lora pv2 prompt tuning 等） 4. 能详细介绍一下 Transformer 结构吗？ 5. bert 在训练的时候， 如果一个 batch size 的内容长度不一样， 这个怎么解决？（我说的加 padding token） 6. 那加 padding token 会不会对计算结果有影响？ （

一面（八月四号） 面试官人很好，很温和，挺会引导的 问了论文和科研经历，并且给了一个假想的图文匹配的场景，问你有没有什么思路 没问八股 手撕题目是合并区间，没什么太大的难度 不知道一面的结果会咋样

聊聊项目经历，聊ai发展方向，视频理解的实际应用，聊为什么想去北京，聊北京户口，有没有女朋友啥的 我问他 落地还是技术中台 ai伦理问题的看法 和其他部门的协作方式 对应届生的期许 招聘流程 三面比较综合，开放性问题多

65b最近很累了，问了半天发现是校招的，不是社招的 面试时长：40min 面试内容： * 自我介绍 * 实习介绍 * raft协议 * redis一致性 * AI框架前端 * avl和b+和红黑树 * tcp粘包 * reduce优化 * copy on write * 零拷贝 * 堆查找元素 * 模板结构体 * 智能指针具体使用 * 完美转发和右值 * 协程调度 * sm、block、warp

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。

bg26届双9文跨，无论文无实习，项目是玩具 1.自我介绍 2.问项目 3.讲Zero原理，讲的比较细致 4.问transformers的具体实现，问根号k为什么要除，我说为了训练稳定性，问具体原因，是如何影响训练稳定性的，不知道。 5.问transformer参数量占比，FFN层占比例多少，不知道。 6.算法题是最长递增子序列，1分钟A了

快Star，没有笔试 没有八股，更多的是聊了聊实习经历 面试官感觉蛮aggressive的 说的是给30分钟做几道题，结果第一题反转链表就寄了（感觉快手很爱考这道题），太久没写，犯了个愚蠢的小错误，调了半天，最后只做出来这一道题 估计要挂了 最后问了问部门情况，感觉这个JD也蛮奇怪的，既有toC的大模型业务开发（这和其他后台开发有啥不一样的？），也有给算法爷的AI Infra。

#软件开发笔面经 1.自我介绍 2.拷打实习和科研，两段实习，没论文，实习的内容反反复复讲也就那点东西，没有太多值得深挖的点，面试官估计也不想深入问了。 3.手撕multi head cross attention，基本上写出来了，面试官也没让我详细讲思路，看了一眼就结束。 全程没问八股文，反问环节问了一下部门研究方向应该是偏传统CV方向的，跟大模型关系不大。 一面应该是没过，收到邮件推荐我转投其

一面 HR，这是二面，技术一面。 面试官人很好，聊了很久，总结一下问题吧。 1.自我介绍 2.项目介绍 3.你这个 prompt 是怎么调整的？ 4.你如何评估你们这个效果呢？（我从数据评估和模型评估两方面讲） 5.你们的训练数据怎么构造的？用的什么格式？ 6.全参微调训练一次多久？ 7.主要是 SFT 吗？没考虑强化学习？ 8.你觉得为什么现在大模型都是 only decoder？有什么好处？

上次看到人家内推就投了。。。只能说感觉和互联网面试体验不太一样 女面试官声音很温柔 全程拿着我做的 PPT 在介绍实习项目 中间好几个点感觉面试官都不太能跟上我啊😮‍💨 也没问啥太多问题 问了一些 query 改写 为什么用 jaccard 相似度不用语义相似度之类的 最后累死我了讲了 45 分钟，面试官说：你这讲的都是大模型项目介绍，那有没有什么内容能体现你的算法能力呢？ 我：啊？你是指哪方

现在基本都是项目为主，美团面试官也比较好，不太刁难人。 1.自我介绍 2.项目介绍 针对项目提问 3. 我们如何评估模型训练数据的质量（从定量和不能定量两个角度） 4.RAG 长记忆检索的时候怎么提高召回率的？ 5.记忆能解决你们 prompt 过长吗？ 6. 模型质量怎么评估的？ 7.讲一下最近看过什么论文？ 代码题：编辑距离 几乎没有问八股，项目聊天 45 分钟，15 分钟代码。 问业务，是做

第一次分享，攒人品！ 一面 🕒 岗位/面试时间 快star大模型应用/8月9日早上 👥 面试题目 1.自我介绍 2.题目 leetcode300 最长递增子序列 15min 没让讲思路 3.研究进展，投什么会议 4.实习经历 5.实习项目中数据是怎么做的 追问，数据收集过程中是否有人工处理 蒸馏效果不好的原因是什么，用了什么额外的方式 有没有做量化和加速 6.偏好数据集是什么，偏好怎么定义的

通信： 1、常用通信协议？ 2、TCP/IP协议有哪些层？TCP/IP可以进行流量控制吗？ 3、可靠通信需要注意什么？ 操作系统 1、linux的进程调度？ 算法： 1、n个节点的二叉树形态个数？ #中兴##智算大模型#

一开始会以为问的很难，然后还是集中在项目，八股也比较常见，虽然问的还挺深，我没答出来很多。 1. 先写题，dp， 两个字符串最长子序列 2.自我介绍 3. 挖项目挖了很久 4.peft 微调介绍一下 5. 常见的位置编码介绍一下 6.transformer 的 decoder 和 llama 有啥区别 7. 他们的位置编码有啥区别？ 三角函数位置编码和 ROPE 公式很像啊，他们是怎么实现不同的功

45分钟 潞晨科技是做colossal AI的那个公司 面试官base 新加坡 团队介绍： 主要做的是训练框架，包括STF、RLHF、长文本、数据处理、MOE、模型评估。 团队人很少，主要base新加坡和上海。 不是核心的colossal ai，那个有同学在，做分布式训练 面试官上来之后看了一遍简历，说跟他完全不是一个方向，所以主要是我在介绍我的工作。从实习开始介绍，中间有问题会打断。 介绍完之后