全程36分钟1.自我介绍2.拷打第一个项目，我的是一个论文项目，直接共享屏幕开讲，讲完面试官提了几个问题，主要是情绪流建模的必要性、为什么模型不和chatgpt比等3.拷打第二个项目，我的是一个RAG的项目，我先详细讲了一下，然后开始问问题，第一个问了数据集构建的细节，第二个问了假如说想提高模型问答的效果，需要从那几个方面提升？4.场景题，第一个问了对话场景中假如说用户问了一个问题，如何更好的识别用户的意图？第二个问了假如说想构建一个个性可以随意切换的问答系统，该如何设计系统？鼠鼠分别答了自己的理解，面试官又追问了几次5.反问，问了部门做什么业务的，说是跟雷火那边合作，做智能NPC的没有算法题和八股，场景题偏多，更看重自由发挥；总体来说面试官人挺好，但是感觉看着不是很缺人的样子，鼠鼠的一面怕是凶多吉少😭这段时间有点摆，没怎么面，略感生疏了—————————————————-晚上约了二面 #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#  #软件开发2024笔面经#

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面/技术面 2024/3/13 晚上19:00-19:50先自我介绍，大概1分钟对大模型有什么看法和认识？说一个你比较熟悉的预训练大模型的结构和训练方式，我说了BERT介绍NeurIPS论文，中间穿插着一些提问，以往的模型怎么做的，输入输出，如何评估？数据集规模如何？介绍ICDM论文，中间穿插着一些提问，两篇论文大概花了半小时进行讲解介绍快手实习，主要做了些什么，中间问了XGBoost的原理，没回答上来。。。题外话，问我的CSDN和公众号等等是如何经营的算法题：搜索旋转排序数组(二分) + 岛屿数量(BFS)反问环节：美团大模型实习一般干些什么二面/技术面...

1. 自我介绍2. 项目，具体模块细节3. 手撕组合总和，且无重复4. 解码策略，比如贪心算法、随机采样等，鼠鼠没答出来 5. T5模型和Bert区别（项目有用T5模型）、self-attention6. 大模型RAG7.  llama具体结构8. RLHF技术9. 微调过大模型吗？讲一讲面试体验蛮好的已oc

1、实习相关8、以前的项目怎么使用web映射？9、你知道Spring Boot如何处理请求映射的？10、了解映射的注解是在spring的哪个模块里吗？11、讲讲对Java内存模型的理解。12、方法区的作用。13、类的加载过程。14、双亲委派模型。15、Java的多线程一般有哪些创建方法。16、你爬取的数据，对表的设计有哪些注意的点？17、讲一下MySQL的索引。18、索引的数据结构了解吗？19、项目相关29、对Go语言有接触过吗？30、计算机网络的七层结构。31、tcp为什么建立连接是三次。32、算法：连续子数组的最大和。33、对大模型的底层算法等有了解吗，有使用吗？34、对大模型怎么写有研究...