推荐算法工程师学习路线应该啥样？

27届，想问问大家Tns 算法部门怎么样日常实习的实习体验和这份实习的价值怎么样？还有一个滴滴算法岗面试还没有去面，不知道要不要继续。如果小红薯成长空间不高的话，打算再试一下滴滴🥺希望大家多给点建议，之后我会把几个面经发出来的

1. transformer 和 bert 有什么区别2. CLIP 中文本编码器的结构是什么样的，输入输出是什么3. 知道哪些微调方法4. 知道哪些正则项5. 知道哪些损失函数6. 评估一张生成图像的好坏有什么指标7. transformer 中的 Q K V 是什么含义8. transformer 变体有哪些9. 讲讲 VAE 的原理，VAE 的变体有哪些10. 模型过拟合有什么解决办法11. transformer 中 QK 为什么除以根号 d12. 现在要为番茄小说的每一章节生成一个图像，可以怎么做，有哪些要考虑的问题13. 知道哪些多模态大模型，具体是如何做的14. 图像风格迁移怎么实现15. 训练时爆显存怎么办代码题是接雨水，力扣第42题原题。面试中并没有问我的项目和论文。面试官人很好，是我太fw了

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？

我是985本港硕，今年毕业，目前0论文0实习。有一个RAG项目，没涉及微调。11月开始断断续续在投实习，主要投的是深圳的大模型应用岗和产品岗，都没什么回声😭也是因为那个时候看到很多应用岗已经合并到后端了，所以后面开始从头学JAVA。学着学着发现自己在开发方面兴趣不是很大，而且现在大多都是朝agent方向做开发，自己已有的经验好像没什么竞争力，不太确定要不要继续。因为我学过深度学习，也不反感读论文，想试着往大模型算法方向走一走。会去补一个这方面的项目，但是不知道应该从什么方向入手。我今年就要秋招了，听说算法方向很看重实践经历，所以秋招前必须要有一段实习，时间紧迫，可能做不了太大的项目。请问大家做一个微调项目或者复现一篇简单的强化学习论文，对于算法实习足够吗？以及大模型应用这个方向要放弃吗？感谢大家🙏