《算法引流：》专题

难度挺大的，做完不能不回头看 一、单选： 1、float==double：float会被转成double，即便如此，仍有可能返回false 2、AdaBoost算法确实会加大此前决策树（或其他弱分类器）分类错误的权重，使下一个模型尽可能正确，所以依赖之前的模型； 3、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种集成学习方法，它通过迭代地构建决策树

算法岗 1. Lora原理 2. qwen词表大小 3. deepspeed原理 4. zero原理 5. 讲一下transformer结构 6. 有哪些Encoder-Decoder结构模型 7. multi-head attention原理 8. 讲一下Stable Diffusion 9. SD中，controlNet怎么结合进来的 10. 大模型的训练流程 11. clip原理 12. 为

8.29 一面 50min 1.拷打论文 （面试官反馈，讲的很清楚） 2.拷打实习 3.LoRA原理 4.对Seq2Seq模型的理解 5.self-attention原理 6.位置编码，LLM用的是什么？为什么这么设计？ 7. RAG了解吗？讲下RAG链路？RAG为什么有用？ 8. RAG向量召回怎么做的？ 9. 手撕——删除链表倒数第n个节点（从class开始实现， 有个地方有bug， 不过面试

技不如人甘拜下风 5道题 1.签到题 两辆火车车尾对齐出发，长的长度为d1，短的长度为d2，长的慢，速度为v1，短的快，速度为v2，求什么时候车头对齐 就是（d1 - d2) / (v2 -v1） 只需要调整输出的格式，不过只记住了cout.setprecision()，知道还需要一个东西（fixed）但忘了是啥😅 死活想不起来后灵机一动，用牛客自动补全，在cout后面所有跟的东西里找到了fix

真的没面过这么无语的面试，雷点太多。 1.面试官迟到，还要候选人自己call。 2.面试官不开摄像头。 3.介绍实习工作时，我想共享ppt。一般来说都是鼓励你图文并茂展示的，结果他一来就说不要用这种第三方资料，真的无大语。 4.我工作说完没有任何要问的东西，都没有认真听，就开始问我有没有做过diffusion相关工作。（大哥我的简历清清楚楚，所有的论文和技术栈都写了）然后我说我做的几个任务学术界并

时间：90min 1.单选题10道（50分）：涉及机器学习、数据结构、概率论等 2.编程题3道（90分） a)（20分）把一个数列拆分后，判断得到的数列是否可能为原数列 b)（30分）套了很多箱子（[[]3]代表1个大箱子里放了3个小箱子共有4个箱子），输出箱子的数量 c)（40分）给一个数组，有多少个索引对满足题目条件

先说总结，体验极差，断网声音小面试迟到。 约的上午9:45一面大概十点才来。 十点人来了，一个hr一个技术人员，之后断网，这是我的问题暂且不说，但声音真的好小，音量已经开到最大了还是外音，趴上去听都担心听错。之后开始正式面试: 1你家是河南的，意向城市为郑州，来济南如何？ 2你的网不好，可以调调吗？ 3期待薪资多少？ 4介绍下你具有代表性的一个项目 接下来技术面开始: 1超长上下文咋办 2tran

1、自我介绍 2、两个科研项目的深度拷打 3、手撕一道力扣原题，无重叠区间。（没a出来，痛苦！）面试管人很好，给我一些引导，但是思考太久了就结束了。 一开始用C++写，发现sort算法的第三个参数写不出来，太不熟练了。然后换python，写出来一半 4、反问 5、问问能实习多久，想不想转正 下周出结果，要是能做出来机会就大一些了，奈何自己不争气，刷题太少了，痛失珍贵的机会。后面把时间都用来刷题吧

总共面了不到半个小时，不知道是不是KPI面。 自我介绍 提问： - 论文创新点 - vit - transformer的全局依赖是怎么做的 - 自注意力的Q,K,V的物理意义 反问： - 业务 - 建议 - 后续流程（不太清楚） 一面完后续面试还有技术面吗？

问了bert模型原理 问怎么实现的 因为投的是ml/数据挖掘/nlp一起的岗位 但其实面我这个部门的面试官是做nlp的。。。就完全不怎么match我自己也没有什么nlp的经验 （bert没答上来 一脸懵逼） 然后问了项目中lstm交易数据是怎么预测的 输入和输出分别是什么 （答得不对 我说了时间 面试官说时间预测不了应该是价格。。） 然后项目中写了自己会一些前端的东西 被拷打 怎么实现居中 fla

多模态深度学习方向 问一些论文、项目相关 深度学习基础知识 过拟合解决方式 L1，L2正则化 BN层和过拟合的关系 算法题 给定字符串，删除最少的左括号和右括号，使得字符串括号能一一匹配 思路:从左到右扫描，遇到左括号入栈，右括号出栈，栈空时遇到的右括号直接删除，记录需要删除的字符位置 可能要去看一些多模态大模型相关的工作，了解很少，被问到有点尴尬

背景：自己做的是算法部署 四十五分钟 主要拷打项目和实习所做的东西，聊了很多模型部署的工作 八股量很少，问你对NLP熟不熟悉，就NLP 大模型 关键词聊了一些，BERT transformer NER啥的，答的一般 最后介绍部门情况，说其实我们这边主要是算法设计，不是很偏部署，但是校招主要是看潜力，要是进来了能不能接受转方向

6.26一面： 1.自我介绍 2.介绍论文（数据集，输入，输出，模型架构，评测指标，创新点，motivation） 3.transformer比rnn/lstm这些有什么好处？除了并行计算还有呢 4. decoder和encoder有什么区别 5. QKV怎么来的，除了selfattention还有什么attention? 4.prompt为什么在大模型中起作用 5.手撕：查找有序数组中小于k的最

一面6月15号下午4点一个小时 讲比赛，瞎聊 梯度下降求平方根，力扣只有二分和拟牛顿写法，写了好久靠面试官提示写出来了。。 def sqrt(y): xt=0.0001 l=0.001 thresh=0.001 while abs(xt*xt-y)>=thresh: loss=1.0/2*(xt*xt-y)**2 dx=(xt*xt-

6.14一面 6.17二面 （其中6.16下午发短信通知6.17上午二面，间隔也太短了） 一面技术面，项目聊的比较浅，问题也比较八股，甚至没让开视频，很快就结束了 看网上大家分享前两面都是技术面，但是今天二面直接就变综合面试了，没聊什么具体的技术，就是乱七八糟的聊一聊，遇到什么困难怎么解决的，整个过程也很短。 感慨一下tp的面试也太简单了，速度也很快，前一段找实习面的各种厂被拷打麻了