顺丰科技-运筹优化-提前批一面

bg：25届985本+top5硕，管科专业，主要找运筹优化算法，学校项目2段+实习一段(非互联网)。只投了有运筹岗的几个大厂(阿里系/美团/小米/顺丰/京东等)，目前只有淘天和美团搭理，其他全部都没任何动静。淘天：简历秒过，笔试前就约面，后来说我笔试分不够，反手把所有志愿都挂了(后来在网上了解了下才知道淘天的bar好像确实挺高的？好吧下次我一定认真对待笔试）美团：今天早上一面结果下午就回人才库。复盘了下面试的时候项目和撕代码都没啥问题，唯一就是这个面试官后来说他不是做运筹的，我做的东西他不太懂就没法深问，就问了一个我没准备到的机器学习八股，我还没答上来。（在xhs上关注了一个同行的大佬，果然大佬已经光速拿到所有那些不搭理我的/挂掉我的厂子的offer，所以流程走得慢/被挂还是因为有人比你更优秀。自以为自己虽然不是全才，但是至少在自己做过的几个方向上有深入的理解，但是和大佬一比，知识面还是窄了，经验还是少了，简历还是差了。可是我研究生就入学一年多，要经历垂直，项目有深度，知识面有广度，对行业有自己的认知，这真的是对一个实习生的要求吗？最开始一直安慰自己没关系最后总能找到的，但是现在我已经开始怀疑了。到底如何在外界持续无正反馈得情况下，保持良好的心态和学习的节奏？是鼠鼠太菜，是鼠鼠不配，如果找不到暑期，那我就去找个日常实习吧，秋招再见咯。

本人c9能动本 港大机械硕想找机械相关的暑期实习（机械，热管理，仿真）会fluent，simulink，python，口语 投了几家都简历挂 哪里还有hc求捞 感谢#暑期实习#

#读研or工作，哪个性价比更高？# 大四，读研还是工作，这本就是一个热门的话题，读研还是就业，每个人都不一样。就每个人来讲有几点你需要结合自己的情况进行考虑1.成本:读研的沉默成本还是挺多的，首先是时间3年+3年攒的钱+3年读研花的钱＝读研的成本，不过最后也是从本科→研究生，学历提升，知识提升，视野提升工作的话就想反，学历没有提升，知识也会提升不过不一个方向2.压力:读研和工作，从我自身感受来看，如果你读研是纯纯正正学技术发文章，找好工作，那么你的压力是要＞工作的。读研没法把科研和生活分开，但是工作可以，如果你是wlf或者体制，我觉得你可以把工作和生活分开，而且不会有经济压力，读研每个人所面对的压力大小不同，有的只有科研压力，有的有科研+经济压力3.就业形势:如果你读研为了学历为了考公，并不是为了就业，这个可以忽略本科也好，研究生也好，最后交汇点都是就业，这个需要你自己有自己对于你专业的判断力，说白了也是赌，赌你的运气+能力。题外话，这个还是稳点好，结合实际做出你的选择。

1.自我介绍2.抓着项目的一些问面试官喜欢问从顶层的实验设计的一些东西我的实验为什么要选用 cos 距离或者 mse？能不能用 KL散度？是不能用还是不好用？KL 散度和交叉熵的区别和联系是什么？（都是我没考虑过的问题 有点汗流浃背）既然你用到了那么多微调方式， 那你有什么实验过程中探究了 lora 的比如 秩之类的参数的影响吗？prompt tuning  ptuning v2 有啥区别？（说完他觉得我说的太八股太宏观了，又讲了一堆原理）为什么 p v 2 比 prefix tuning 要减去那个 lstm 和 linear？ 我说论文里说适配 NLG 任务，好像记错了。有没有接触过强化学习？为什么你们只考虑微调，是因为啥原因？你是用几张卡跑实验？多大参数的模型？跑的时候内存占用量多大？有没有试过全量微调？ 那你想一下，假如我用 deepspeed 的几种版本， 全量微调7B 模型，内存占用多大？最后大概的意思就是说他比较看重实验最初的一些设计能力， 不能蹬 OOM 再来解决。让我之后要多理解一下 deepspeed。说社招看的多这些理解能力。反正基本上就是项目围绕讲。 后面说我项目做的，工程应该能力不错。 代码题也是那种很简单的处理数据。