秋招总结——面不动了，躺！

这个是之前某B开头软件上投的，官网投oppo一直没消息全程50多分钟1.自我介绍2.拷问第一个项目，我说是论文的项目，然后面试官直接让我共享屏幕打开论文，从模型结构开始讲了😭每块都问，问得很细，大概三十分钟3.拷问第二个项目，先让我介绍一下，我从数据获取、向量库检索、lora微调、幻觉缓解介绍；然后他开始提问重要的点，由于之前的面试让我有了防备，我发现他们都喜欢问两个点，第一个是数据构建的时候爬虫爬到成段的数据怎么处理，我说先基于语义感知的模型进行切分，再基于chatgpt构建问答；第二个是向量检索时检索到错误或者无关的怎么办，我就说设置了检索匹配的阈值，高于阈值才算成功检索4.问我linux下的命令熟悉吗，我说熟悉，殊不知挖坑了😭然后开始问我json处理的命令、shell的命令，我都不会，难崩5.反问，问了部门做什么业务，然后面试官大概讲了一下多模态对话相关的，我表示很感兴趣6.到岗时间、实习几个月，我直接祖传话术八股还是融在项目里，没有算法题，但是拷打五十分钟不轻松，我还以为oppo会轻松点😭————————————————————更新一下，一面完当天就oc了 #实习#  #算法#  #面试中的破防瞬间#  #实习，投递多份简历没人回复怎么办#  #简历被挂麻了，求建议# #软件开发2024笔面经#

双非硕，三段实习，一段某研究院两段中厂。有机会冲个普通上市公司大模型或者NLP算法岗吗。

45分钟潞晨科技是做colossal AI的那个公司面试官base 新加坡团队介绍：主要做的是训练框架，包括STF、RLHF、长文本、数据处理、MOE、模型评估。团队人很少，主要base新加坡和上海。不是核心的colossal ai，那个有同学在，做分布式训练面试官上来之后看了一遍简历，说跟他完全不是一个方向，所以主要是我在介绍我的工作。从实习开始介绍，中间有问题会打断。介绍完之后，面试官根据自己知道的结合简历一点一点提问。对diffusion model的理解，为什么要diffusion，怎么扩散的？为了下微调方法，知道哪些adapter微调，有什么区别？lora是怎么实现的，讲下细节。layer norm和batch norm的区别，为什么nlp用layer norm比较多？问平常用transformers库多不多，写torch多不多…其他的记不起来了。算法题是leetcode 221 最大正方形，要求必须python写

3.28笔试一面4.10 项目纸上手写一个模型训练的的pipline 用pytorch框架 10分钟损失函数介绍交叉殇和kl散度联系和区别adam介绍 有什么参数学习率下降用余弦 原因 llama2和gpt区别位置编码类别介绍flash attention4.15二面+hr主要问项目 很多why 怎么选择 怎么考量 对比 比较相关问题 bad case怎么解决 难点 困难hr 现有offer情况 找工作比较关注什么 期望地点薪资等等4.17 据信 #东方财富#  #算法面经#