秋招面试情况（计算机视觉）

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

笔试：寒假时候找hr内推的语义算法工程师社招岗，所以没有笔试（我的情况可能比较特殊，不建议尝试）一面：    时间：1月22日    时长：1小时2分钟    面试地点：飞书会议    面试内容：自我介绍穿插提问：50分钟。准备了一个ppt，详细讲了项目、论文、实习、奖项和学生工作，问的问题也是面试官根据内容展开的。问题主要有：①Superpoint的训练如何进行，数据集如何标注，如何量化；②传统特征点匹配是否掌握，SIFT特征点匹配的方向是如何计算的；③transformer的结构？多头transformer和单头transformer的差别；④简述全景相机和传统相机的差别；⑤yolov5是否用过？锚点和锚框是什么；    coding：12分钟。本来要求写一个链表反转，我回答说不太熟悉可以尝试，面试官说可以选择自己熟悉的数据结构，链表排序，链表反转，矩阵乘法等选一个就行。我选择了矩阵乘法。面试感受：整体比较轻松，问的都是做过，很基础的东西。leader1面：    时间：1月30日    时长：1小时    面试地点：飞书会议    面试内容：全程拷打论文，发的三篇文章挨个问，但是还没问完，最后因为面试官还有会，没时间coding就没做。问的问题从论文的内容展开。问题主要有：①transformer的结构？多头transformer的参数量多少（这个没答上来）；②论文数据集怎么生成的？如何标注；③全景相机在汽车上能够有应用；其他问题都是论文相关的记不得了。。。    面试感受：快要结束的时候说要找的是社招岗，我是校招，岗位不对应，当时以为自己要挂了，说以后有机会可以再深入的探讨（尝试挽救）。一天后流程终止，后来春招继续投了地图定位算法工程师，hr说之前的两个面试都过了，可以直接从leader2面开始，于是有了后文。leader2面：    时间：3月1日    时长：28分钟    面试地点：飞书会议    面试内容：感觉大boss很急，ppt好多页直接让过，实习经历也没看。提了几个问题：①多头transformer的结构（transformer太火了三次面试都有）；②c++file文件有哪些；③nerf的机制④slam的机构    面试感受：感觉越后面面试越简单了hr面不刷人，就不细说了。

3月15号完成一二面等了这么久，今天下午两点多流程终止小米是不招人了吗？？？？

感觉是自己大学期间太疏于练习了，也不会总结思路，2月份开始力扣，现在才100来题，几家大厂的笔试题没一家过了，好多算法思想也是基本忘光了，太难受了，羡慕算法大佬