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！

岗位偏感知，传统的CNN。经过了这几段实习，个人觉得有什么成长和收获。我说对算法工程师这个职业有了更多的认识，少数人在做基础研究，大部分还是在做应用研究。不是很匹配。做题，主要考察代码细节，对边界条件的把握，以及debug的能力。题目本身不难，主要是细节问题。贪吃蛇。题目大致是这样的 第一行为两个正整数m和n。 接下来m行，每行有n个字符，表示游戏开始时的区域状态。“+”表示蛇头，“o”表示蛇的其它节，“*”表示食物格子，“#”表示障碍格子，“.”表示空白格子。 接下来一行为一个正整数P，表示POPO接下来操作方向键的次数。 接下来一行为一个长度为p的字符串，表示POPO第次操作哪个方向键，“...