关于意向书和offer的区别

📍面试公司：阿里控股🕐面试时间：26届秋招💻面试岗位：机器学习❓面试问题：1. 问项目2. 正样本比较少的时候怎么去解决这个问题？3. InfoNCE中的超参调整，怎么理解（正负样本比例和batch size）4. InfoNCE和其他loss有没有什么联系？5. 了解多模态大模型，如Qwen-VL吗？6. lora（接在旁边/后面）,为什么不接在后面？rank高低有什么影响，对于少量样本，lora好还是sft好？相对于sft的优劣势？7. Deepseek r1中的训练方式有什么特别之处？怎么做的think？RLHF的流程是什么？8. 量化加速方面有了解吗？解释一下vllm无手撕🙌面试感想：面试官很好，该有的流程都有，上来就说大概40分钟，时长不影响结果，并介绍了一下岗位对应部门的工作。面试官除了问问题，还会引导讨论，很尊重求职者。但还是太菜了，缺少LLM经历，很多都答不上来

主包被拷打得体无完肤…这就是技术厂的强度吗？面试官看着很和蔼，就是问题相当刁钻，问得主包汗流浃背…1.怎么优化显存？2.transformer中的注意力机制、为什么用softmax、为什么用点积：余弦相似度不行吗？3.PT SFT RL的关系？可以互相替代吗？4.batch size调整过吗？lr有调整过吗？两者需要一起调整吗？5.LoRA原理？数学原理？6.文档去重？手撕代码（一道浅拷贝，一道hot100中等题）反问环节。主包太菜了觉得二面无望，没问进去能干什么，问了我应该如何改进… 总时长：1h20m

划重点： ✅提前调研：查大厂前端薪资范围，心里有底。✅不先报价：让HR先出价，避免吃亏。可说：“想了解下公司的定薪标准。”✅合理提期望：若低于预期，礼貌表达：“我的预期在XX万左右，综合考虑了我的项目和实习经历。”✅会用筹码：有offer别藏着，可委婉说：“目前有几个意向，更倾向贵司，希望薪资能匹配能力。”✅谈总包：月薪+年终+股票+补贴，算清实际收入。✅软福利也可争：定级、转正、培训、补贴等，都是加分项。记住：自信但不强势，专业且留余地，成功率更高！

奇怪，我还真是天才，一出手就知有没有