快手hr面会挂人吗?

鼠鼠4.1晚上八点面完三面，是交叉面，无手撕急头白脸面了1个多小时，等了好久还没有结果，鼠鼠是挂掉了吗，暑期就只有这一个公司走到最后了，求解答(。ŏ_ŏ)

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流‘1.项目拷打2.为什么主模型不能加入相关特征3.业务视频的后验的均值label有特殊的嘛4.样本如何构造的5.模型是冷启动还是热启动，为什么要这样;冷启动多久能收敛6.介绍MMCN7.模型上线有多少资源消耗8.Ihuc具体是放在哪一层的9.tokenmixer和mmcn的区别是什么，为什么没有推tokenmixer10.MMCN的scaling效果怎么样;11.相同的参数量，mmcn和tokenmixer的训练速度有区别嘛，样本数量，资源数量12.缓解负迁移是怎么做的13.从这个项目实习中有什么收获嘛14.样本的存储格式是怎么样的15.还了解业界的其他精排模型代码二维dp:最短路径

📍面试公司：快手商业化🕐面试时间：4.20💻面试岗位：测试开发❓面试问题：1.自我介绍2.拷打实习3.手撕：无重复字符的最长字串SQL：销量最高的前三名商品，三表联查4.聊了几个非技术问题，base地，有无其他offer，对ai看法之类的🙌面试感想：45min左右，一位女面试官，体验不错，无八股，面完第三天挂。