1.实习介绍2.手写 fm 公式3.解释 Ir 为什么不能自动特征交叉4.一个曝光用户从来没有交互信息，怎么过双塔5.写出 moe 的损失函数6.什么样子算自动特征交叉7.写出 Ir 的公式8.代码：二叉树中序遍历

1.实习介绍2.实习经历中有哪些亮点。3.个人项目有哪些技术难点。4.秒杀系统的流量承接怎么做的。5.如何解决超卖问题（多种实现）。6.系统如何防刷的。7.GC如何设计的。（内存结构到回收算法）8.mysql 行锁的加锁过程。9.TCP可靠性，滑动窗口解决了哪些问题。10.AI方面关注过哪些技术点。11.简单聊聊LangChain和LangGraph。无手撕反问

1.Lora 的相关八股:常见参数、缩放2.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？3.Deepspeed zero3为什么比zero2更省显存4.训练大模型的框架都有哪些呢5.讲解一下 Flash Attention6.讲解一下 Qwen 的滑动窗口注意力机制，计算量是多少？7.PPO 的损失函数构成。8.讲解一下KL散度。PPO和GRPO的损失函数有哪些区别？9．在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10．32B 模型全量微调 和Lora 微调的显存估算11．你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？12. human feedback 是怎么被 agent 消化吸收的？

1.项目经历2.模型的 loss 函数前乘以10，会对训练造成什么影响？3.deepseek v3的 rope 实现？ deepseek r1的训练过程？4.做过 rag 是吗？介绍 graph rag ?5.bge 和 gte 模型怎么训练的？为什么不能直接用 bert - base 来做余弦相似度召回？6.对比学习的常用 loss 有哪些？ InfoNCE 的超参数？温度系数对训练的影响？7. gradient checkpointing 原理？ gradient _ accumulation 原理？8.多模态大模型的预训练原理？预训练一般分为几个阶段？ ViT 现在一般用什么方法进行预训练？9. 手撕：梯度下降求平方根。