《科大讯飞笔试是种什么体验》专题

流程非常快，面试过程也非常舒服，实名表扬 nice nice nice 一面 30min 自我介绍 深挖简历细节 讲一个实习遇到的问题，说说如何解决的 你提到了用户画像，你之前是怎么做的？ xx功能是怎么设计的？为什么设计？ ToB和ToC有什么区别呢？ Axure使用过吗？自学的还是工作中学的？ 掌握到什么程度，简单说一下？ 之前实习中怎么做脑图的？ 反问 二面 35min 自我介绍 介绍最近的

面试流程 1、常规自我介绍 2、个人项目讲解 3、Q&A 面试官会在讲项目期间 深挖一些调研、prototype、验证等的一些问题。 比如： 实习中自己的职责大概是怎么样的？ 工作中的上下游协作是怎样的？ 工作中，是怎样去评估/验证自己的产出的？ 在前期，你是怎么去调研的？ 在项目中遇到啥困难了？ 对于其他日常问题： 你对工作的base是怎么考虑的？ 对岗位的具体意向是怎么样的？（偏交互还是偏视觉

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私 整体面试难度一颗星，二面半个多小时。 一面之后第二天通知二面。 投的飞星计划，部门是讯飞研究院，看起来像是给讯飞旗下各种学习机啥的做推荐算法。感觉业务流量很小。听之前实习过的同学说里面用的还是FM。 1 自我介绍 2 项目实习介绍 3 聊聊在阿里的成长，学习到了什么 4 觉得哪段经历对自己最重要 5 看我北上广都呆过，期待

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 这是本人秋招第一个面试的公司。已经是七月份的故事了。 投的飞星计划，面试难度一颗星。 一面一个小时。 自我介绍 项目，实习介绍 微调方法介绍 什么是多域学习 模型预估的目标是啥 推荐的算法链路是啥 介绍一下FM 其它的特征交叉方法 怎么评估模型的性能。 介绍一下过拟合和欠拟合以及怎么解决。 算法题：进制转换。 ps：面试官是个小姐姐，秋招唯

7.24一面，40min 1. 自我介绍 2. 为什么选择pm 3. pm有哪些品质技能 4. 你做pm的优势 5. 你做pm的不足 6. 实习中团队跨团队合作的案例 7. 调研文档例子，是怎么调研的 8. 调研中有没有印象很深刻的内容 9. 校园到职场的转变 10. 为什么想加入讯飞，想获得什么得到什么 8.31二面 1. 自我介绍 2. 在**公司做的主要是什么 3. 你整个调研下来之后主要的

历时两个月，讯飞终于把我挂了，梳理一下时间线。 岗位：C++开发工程师，base：武汉（偷偷给我调到了合肥），部门：教育bg 1. 投递时间：9.5日 2. 一面技术面：9.19日17：30，时长30min。感觉比较专业的技术面了，面试体验很好。了解到嵌入式和PC客户端两个业务（完美贴合简历）。 3. 二面技术面：9.28日11：00，时长30min。三级组织研发负责人，面试体验很差，问的问题非常

只有一面，共30min，很放松，面试官对每句话都会点头或者回应，最后还主动表扬了我~ 1.自我介绍 2.新东方实习经历中比较印象深刻或者困难的地方？ 3.新东方实习经历主要做什么了? 负责哪个部分？ 4.在新东方经历中学到的最重要的是什么？ 5.针对海外流失的客户有没有做过访谈？ 6.其他的经历中有做过问卷访谈吗？ 7.你怎么留住客户的？策略？ 7.这个项目中困难的点？ 8.你自己有没有参与过和用

写面经攒人情。两个面试官，面试体验依旧很好，基本没问什么技术问题，半个多小时，靠印象回忆，有不全。 1、聊实习，做的内容，自己负责的模块。 2、聊论文，介绍一下两篇发表的论文，聊了大概10分钟。(感觉面试官像是算法岗的) 3、聊学校的竞赛。 4、知道讯飞哪些产品？ 5、虚拟内存和物理内存关联，编程接触的是虚拟内存还是物理内存。 6、多线程相关。 7、家是哪里的。 8、科大讯飞哪里最吸引你。 9、反

1. 了解实验室 2. 在你实验室这届学生中，你觉得自己能排名第几 2. 关于实习 3. chatgpt用过没？用chatgpt做了哪些事 4.你了解什么语音大模型？（我简历上完全没有大模型相关，我的研究方向跟大模型也不挂钩） 5. 神经网络权重可以初始化为同一个值吗？ 6. 你觉得你那个比赛跟前几名差距在哪儿？后期准备怎么改进 7. 说说你的研究方向的发展历程 8. 工作地点 9. 反问 总结:

timeline： 7.14 投递 7.20 笔试 8.1 一面 8.6 二面 一面 8.1 45min 实习经历-讲了两个项目（30min） 测试基础知识：测试流程 讲讲OSI七层模型 TCP&UDP区别 Tcp三次握手过程 死锁是什么，怎么解决死锁 讲讲MYSQL索引 SpringBoot的了解 Kafka消息中间件，用来干什么，有什么优点 ES为什么可以用来做全量搜索呢？ 最近有在学

40分钟 1.VQGAN反向传播怎么做的 2.讲几个你知道的轻量级网络 3.swim transformer那个移动怎么移的 4.这样做有什么作用 5. 4个iou的区别 6.怎么resize成有利于扩散模型的输入 7.SD微调方法 8.dreambooth原理，支持完全的新概念的注入吗，对以往概念的保留是怎么处理的？ 9.controlnet原理，零卷积作用 10.旋转位置编码 11.对多模态有

今天挑选一篇【科大讯飞Java实习一面面经】，给大家做讲解分析～ 感谢这位同学的分享，预祝Offer多多～～～ 原贴链接 本文也是 《热门面经讲解》 专栏系列文章之一，大家可以点跳转链接，加个关注和订阅，我会持续更新～ 自产《大厂后端Top100面试题讲解》对本篇面经题目覆盖率：5/5 = 100% 自产《大厂后端Top200面试题讲解》对本篇面经题目覆盖率：5/5 = 100% 八股问题 1.

很怪的两场面试。。。。 百度提前批 文心一言 二面 1.主要就是拷打实习 2.过程中出来几道场景题 a. 如何利用大模型本身相关的方法，指标去判断数据，筛选数据（答了看ppl 巴拉巴拉） b. 如何扩展闭源的benchmark，或者如何从大量的指令数据里面提取能力项，构建扩展已有的benchmark（我其实不是很理解这个问题，说了一下deepseekmath的数据流程，艹） c. DPO的原始数据

6.30一面（40分钟作用） 1.自我介绍 2.jieba分词的原理 3.word2vec的原理，怎么训练的 3.有没有了解chatgpt是怎么训练出来的（项目涉及） 4.简述bert模型 5.pytorch中的train,val模块 6.怎么爬维基百科的，一天能爬多少条 7.在爬数据的时候有遇到哪些反爬的机制 8.MySQL数据库的存储引擎，索引类型（聚簇索引、二级索引） 9.为啥想做AI 10

老东家面试，由于学校课程安排，辞职回校了 一面 我的部门ld面 面试题 实习感悟 学习方式 实习中遇到的困难，身边的同事怎么样 问了问我写的一些文档的事情 希望你校招能来这里 二面 20分钟结束 面试题 一上来就是Java八股，hashMap、红黑树、复杂度那些，搞得我以为我投了Java岗位 之前你在哪个部门实习？ 你在学校学习了那些课程？ 你觉得在实习中有那些收获？ 你觉得自己做项目和实习的项目