一面 1.实习项目提问2.用的模型参数量有多大？3.Prompt engineering的方法？有没有自动化的方法？4.有什么方法避免出现安全问题和幻觉问题？5.Transformer结构6.decoder部分训练和推理有什么区别？7.decoder预测时i位置预测出来了，然后预测i+1位置，那么是用i位置的8.token结果还是概率结果？为什么？9.Decoder only参数量估计10.FFN中一般把d扩大到多少？11.KV-cache的空间复杂度12.为什么用MMOE？从scaling law的角度去回答13.code：编辑距离二面1.标注成本是多少2.怎么确保标注的训练集是高质量3.验证集的类别分布是什么4.问实习项目有什么优化思路5.为什么few shot可以提高模型输出表现6.FAISS的原理7.知识库怎么更新？8.为什么不直接用相似度召回？而是过一遍大模型？9.PPO和GRPO的区别？10.为什么GRPO的kl 在loss中11.PPO中每个模型解释

今天跟我弟弟聊天，原因是他向我借600，说最近没有单子（他是干贷款中介的），生活上要花钱，还说自己在看ai的培训班，手头比较紧。我以为这个培训班要收费，心想现在大模型最好的赚钱思路就是卖课，竟然收割到了像我弟弟这样不懂行的人。于是我跟他掰扯了一番，才知道他这个培训班不花钱，他是帮忙做这个培训班后面推广的软件的销售的。说多带点推广的，不止一种销售的收入。但是我还是不想借，因为我觉得应该让爸妈给，我不想承担那么多，网上吸血的例子看得太多了，可能对我也有影响。最后我说让他找爸妈要，挂断了电话（其实我知道爸妈不一定会给，就算给了也会说一大堆赚不到钱就回小县城之类的话，因为爸妈的眼界很低）。但后面想想，...

1.实习项目介绍2.手撕权重采样 ，没想出来就换了个题，最长连续子数组3.机器学习八股4.介绍论文+项目5.拷打八股：6.评估模型的指标（分类任务、回归任务）7.过拟合了解吗？8.L1/L2的区别？为什么会有影响，从数学的原理讲一下？9.特征选择了解吗？10.激活函数（sigmoid、relu）了解吗？11.损失函数的优缺点、损失函数了解多少？12.微调方法了解多少？硬面1小时反问：

小时候总是幻想长大以后要做什么工作，充满了无限遐想，本以为会按部就班和往常一样，拿下几个offer，然后从中挑选一个自己满意的base和薪资就去上班了，没想到，今年秋招连保底的offer都没有，何来的选择……面一次挂一次，本以为是经验不足，奈何“听取挂声一片”，已经做好心理准备，知道今年秋招很难，没想到是天崩开局，地狱难度……