苏小研（中移（苏州）软件）一面、二面

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1* 简单概述你简历中的两个项目，包括项目背景以及你的具体分工，是独立完成还是团队协作2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？20* Dropout 在训练阶段和预测阶段的处理方式是否一致？为什么要这样做？21* 大模型中的“复读机问题重复生成是什么原因导致的？如何从解码策略或训练层面解决？22* 幻觉问题产生的原因是什么？目前常用的工程解决方案有哪些？23* 写出逻辑回归的数学公式。

很多友友不知道怎么校招选国企，朝着这三个目标前进三类值得进入的央国企• 第一类：垄断型国企或政策性银行举例：中国烟草、国家电网、三桶油、三大政策性银行，铁路等。优势：应届生进入后，待遇和未来发展前景较好，不会失业类似公务员。• 第二类：受国家保障的央国企（如军工类企业，中储量，邮政）特点：工作稳定、福利待遇一般，且“不可能失业”。• 第三类：省属市属总部国企机关适合人群：家庭条件较好、追求稳定工作的求职者。优势：工作内容管理为主、待遇尚可，无业绩压力、离家近，“工作生活两不误”。#春招至今，你的战绩如何？##工作经验# 

拿了米哈游的AI产品暑期offer是鹿鸣团队，但现在不知道转正hc不知道米往届转正率如何？活水转正可能性？要不要继续冲阿里/京东转正率高的岗位求大佬建议😿

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