商汤大模型一面

前几天面试一个人工智能的公司，面试官问了一个具奇葩的问题。“如果让你设计一个时间机器的交互页面，你会怎么做？”，我第一反应是先愣了一下，时间机器？交互页面？这谁看过啊，只能硬着头皮说了一些用户体验设计的想法。面试结束后，我还在琢磨：面试官到底想问啥呢

面试迟了大概半个小时。说是前面的人没面完。好像他们面试是专门留一天面的。自我介绍，做题。面试官问我会啥，说就是走个流程。leetcode 打家劫舍。主聊项目，考察对 VLM 的理解，CLIP的理解。问Long CoT 如何定义？32k及以上。反问工作强度和业务应用。很累。面完直接第二轮。高强度面试wok。部门老大面试，没做题，感觉是业界大佬。聊强化学习，其中有个点是把 rollout 阶段把全错的样本部分替换为对的，让模型可以进行学习，问“和DPO有啥区别”？这样不是off-policy了吗？ on-policy 的优势是什么？GRPO的缺点很大，必须是可验证的query，开发问题，例如报告生...

美团 快手 字节这几个学长学姐经验会有复活赛的厂，一面挂了之后到现在都没有给我复活赛。美团三个志愿除了第一个志愿捞了一面之外，都没有别的捞面，二三志愿都是直接回到人才库，现在三个志愿流程都结束了字节二面挂完也是没有动静好后悔投的晚了些啊 当时8.20多投了十家左右大厂，当时约面还是比较多的，但是感觉面试机会被浪费了。9.10又大规模投了一下，感觉很明显9月中之后约面好少。和去年的学长学姐情况比起来今年约面好少，是不是都没有hc了——

1. k-means聚类点初始化阶段有什么优化策略？2. 如何评估聚类的好坏？3. 介绍transformer架构？4. Attention计算时间复杂度？5. 超长序列下降低Attention时间复杂度的方法？6. Transformer用的什么Norm？7. 分类模型的指标有哪些？8. 分类模型的损失函数？交叉熵损失相比于均方差损失的优势？9. 模型训练过程中哪些行为可能导致梯度爆炸？10. 手撕 树的最长链长度 面的实在有点痛苦，主包做的大模型方向，确实对过去的分类模型不是很了解，问的东西也没什么答出来的，大模型相关的八股也没问，简历上的东西也不问，应该是业务原因吧，可能用大模型不多所以...