二面先问了简历里的论文项目细节，穿插一些八股和开放题现有VLM的主要结构，训练方式图文对齐的方式？ 主要就是q-former和mlp这两种方式比较图文数据怎么构建多轮对话遗忘历史信息怎么办算法题：编辑距离岛屿数量

📖面试问题：#找实习#(4.9)Q1:简单介绍一下在研究生期间的科研和实习经历。Q2:介绍一下简历上那个完整的大模型项目。Q3:做这个项目的背景，做项目的动机。Q4:第三个项目是实习项目吗？Q5:对第1个项目有用NER的方法吗？微调前base模型的准确率是多少？Q6:第2个项目的数据集构造是不是有问题？这些数据的判断是不是对大模型来说太简单了？Q7:有用传统方法来测你构造数据集的有效性吗？比如用BERTQ8:介绍一下Lora的原理。Q9:LORA基于什么问题，什么样的模型可以用LORA进行微调？什么是低秩分解？Q10:LORA的初始化方法。Q11:两个权重矩阵的初始化。Q12:项目中的可解释性模块是什么？Q13:介绍一下Int8和FP32的区别是什么？Q14:Int8的表示范围。Q15:Int8和FP32前向计算的区别。Q16:除了大模型，你对推荐系统，CV模型有了解吗？手撕代码：lc82. 删除排序链表中的重复元素 II反问：做什么业务（淘宝直播生态和主播智能手卡）进组后做什么业务（预训练）🙌面试体验：挺好的，注重业务，八股并不多。

1.自我介绍2.简历相关3.GPT原理4.扩散模型5.微调一个7B的模型需要多少显存，需要保存哪些参数6.vit7.clip，然后怎么解决clip的zero-shot能力8.bn和ln的公式9.了解哪些多模态模型10.mae11.怎么做图像检索12.为什么用decoder不用encoder13.说说moe14.cnn为什么用奇数不用偶数15.过拟合，欠拟合，以及相关解决方案16.讲一讲lora，lora的训练过程，和tta的区别可能还有些忘了哈哈，想起来再在评论区补上吧反问代码题说因为我笔试成绩还不错，就没考

边面边整理面试过程+反思等到秋招就有积累了想开始海投一手中小厂了