《AI面试》专题

楼主最近参加了lab这边的自然语言处理方向实习生的面试，也是通过了三轮面试，记录下面试的一些经历。 一面的面试官很和蔼，然后主要是对楼主之前的实习经历比较感兴趣，主要的问题集中到了之前做过的摘要的问题和对比学习的一些思考，面试的流程也很舒服，节奏也很快，最后做题有点尴尬，题很简单，是两道，分别是螺旋数组和最长无重复子串，属于很经典的题目了，但是很尴尬，写第二个的时候，条件和执行顺序上下反了，但是也

一、智谱AI GLM对齐组 二面 1. 自我介绍 2. 昨天晚上面的，很多记不得了 3. 主要问了一下实习做便好对齐的一些DPO的细节 4. 问了一下RLHF强化学习部分的一些优化 5. 问了我做DPO训练的资源和时间消耗（这里有点忘了，结果面试官估算了一下算的非常准确） 6. 问了我项目里面做PPO训练的时候的资源消耗（记不得，现场推算了一下） 面试官水平很高，对齐方面问的很深入，感觉我半路出家

面试时间40分钟左右，没有八股文，机器学习相关知识也没问。 介绍自己的论文和项目，大概半小时。 是否做过cv 相关。 没做过yolo ， faster rcnn， mask rcnn 不熟悉 大模型 和 transformer 相关有没有经验。没有。 后面十分钟在本地ide写了个dfs。 收到测评，业务面试通过了。#我的实习求职记录#

一面 项目，算子开发，cuda 静态链接，动态链接 红黑树，具体带系数的时间复杂度 内存泄漏，怎么解决 模板特化，偏特化，模板实例化是在哪个阶段，模板怎么拒绝一个类型 智能指针，shared_ptr是线程安全的吗？ 多线程和多进程，应用场景 协程 进程间通信，应用场景 二面 python list去重 python装饰器，作用 python内存管理 linux查看文件大小，查看网络状态#壁仞科技#

1.自我介绍 2.讲一下学校做的定位项目 3.在项目中负责哪些内容，遇到了什么困难 4.实习的时候做了哪些测试工作 5.讲一下实习的时候的开发项目 6.企业级的开发流程是怎样的 7.如何做好团队合作 8.接触过哪些分类算法 9.给你一个分类模型，包括医疗，购物等模块。模型输入是语音或文本，如何测试模型效果 10.分类模型算法的评价指标有哪些 11.针对加油站加油机，设计测试用例 12.给你三个Ex

Visual Studio Tools for AI 是微软发布的用于 Visual Studio 的 AI 集成开发套件。 通过这套新的 AI 开发工具，开发者可以方便地构建、测试和部署深度学习和人工智能解决方案。这套工具支持微软认知工具包(CNTK)、Tensorflow、Caffe2、MXNet、Keras 等主流深度学习框架。 Visual Studio Tools for AI 利用了现

去年12月转去学算法，算法底蕴有点浅，只有一个还没做完的项目。获奖：ACM CCPC银以及很多华为比赛的奖，都和算法无关 免笔试（不知道会不会影响最终成绩，早知道不偷懒了） 5.22一面 讲了项目，然后问我反向传播的原理。最后手撕算法，他问我平时刷不刷leetcode，我：？？？因为我是acm选手，所以不刷。然后他让我选一题写，我说直接上hard吧，他好像不信我，也不了解各种比赛，就选了一道中等题

回馈一下牛客社区，时间有点久，很多的都忘了，运气比较好总体偏简单。无hr面，三面后一周hr反馈通过，审批又过了一周，这周一意向。 背景：211本   华五硕 字节半年实习，本部门不校招，没有等转正其他部门直接溜溜球了 平时用的java开发，部门用go所以没问语言相关 有点大数据基础，实习也大数据相关部门，所以稍微有点大数据问题 一面 项目经历 实习时候的leader （估计飞书去问了） 算法 to

复盘，当时没录音，有些忘了 1. ConcurrentHashMap的底层实现 2. 1.7版本时为什么用分段锁 3. 1.7版本时的ConcurrentHashMap是怎么扩容的（我：？？？） 4. 说一下类加载器 5. 启动类加载器的加载范围 6. 说一下双亲委派 7. 工程中自己定义一个java.lang.String会被加载吗 8. hotpot虚拟机在1.8之后为什么将永久代移动到元空间

#小天才# 面试前通知时间大约半小时，实际面了将近一小时，但最后还是挂了。面试官比较侧重于问项目经历，而且表明我进面试是因为看重我的专业(通信本科+生物医学工程硕士)和某个项目经历比较对口，不过我在面试前准备的方向有点偏了，我当时提取准备的都是深度学习以及大模型方面的多模态知识，而小天才的多模态指的其实是智能穿戴设备上采集到的各种生理信号数据，主要结合的还是机器学习算法，这方面的提问我也没有很好答

1. 自我介绍 2. 科大讯飞比赛做了什么，是用到了讯飞平台的某些功能吗 3. API开放平台详细介绍一下 4. 但是你做的这个接口调用具体收益，作用是干嘛的呢 5. 接口调用高并发情况时用户使用延迟之间如何进行优化 6. 用户访问时的延迟黑洞是什么，如何优化 7. 软引用、弱引用分别是什么 8. 如何提升系统的处理能力，如何优化 9. 手撕： 1. 多线程去查询数据库，并将查询结果放入List<

游卡两次面试都很舒服，全程没有push，面试官人都很好，我觉得游卡是一个氛围很不错的 一面 30min 像是技术主管面 1、问项目 2、问之前的数据处理是怎么做的（一个时序数据） 3、问模型如何优化（答数据方面） 4、介绍了一下当前的业务，问我如何用神经网络处理（因为我没有接触过强化学习，所以让我用MLP解决，很贴心了） 问了不同情况如何处理，如欠拟合等 5、反问：我能不能接触到强化学习的内容，我

1、自我介绍 2、对地平线的了解？了解 3、AI部署的难点、痛点 4、base 5、vector扩容？什么时候触发扩容 使用的push_back（val）添加元素，一旦发现容器的容量不足，那么就会触发容器的扩容机制，扩容机制的流程是： 先申请内存——将原本的容量变成原来的n倍——将原本容器中的数据拷贝到新的容器中——释放原来的空间——将数组指针指向新的容器空间 6、map底层 7、红黑树、B树、B

这一面花了15分钟 1.自我介绍 2.项目介绍 3.怎么制定评估标准？需要关注哪些纬度？ 4.到岗时间？实习多久？ 5.工作内容介绍 6.反问 唯一有难度的就是评价标准的问题，感觉像策略产品，我的大方向是主客观结合，既要有量化指标，也要有用户评价，维度的话就还是一些老套路#产品实习#

面试时间：25min，问题比较常规，现在ai产品不可避免都会问到LLM，所以要是懂一点技术会更好，面试之前建议多看看专业解释，多使用多比较 1、自我介绍 2、实习项目介绍 3、产品服务的用户对象有哪些？收集用户反馈到解决的流程是怎样的？ 4、实习项目介绍 5、平时接触了哪些aigc产品 6、比较chatgpt、文心一言和midjourney 7、如何提升大语言模型的问答和对话质量 8、对大语言模型