秋招暂时只写挂经好了（x）个人BG：双非本+华5硕，一段中厂大模型实习+一段大厂大模型实习，业务偏LLM应用（GUI Agent+AI搜索）部门BG：京东零售1. 自我介绍2. 问公司的AI搜索场景+链路3. 问公司的AI搜索召回侧谁负责4. 问简历上的项目5. 阐述GRPO的算法流程（具体到源码实现时的顺序）6. GRPO优势归一化怎么做的7. GRPO的优势是Token纬度还是Sentence纬度？8. 手撕：中国象棋里，判断马能不能从(x0,y0)跳到(x1,y1)9. 反问：组里业务？京东零售的AI搜8.25一面，8.28挂不太懂挂在哪儿了...唯一的可能是问召回侧的时候，因为现在的实习里召回和模型是专人负责，可能这里不符合他们的预期（大概）

1. 在LLM推理里，我们经常听到一个词叫prefill，能解释一下它是什么意思吗？2. 我们来聊聊Transformer的基础吧。能先介绍一下Softmax函数吗？然后整体讲讲Transformer模型，特别是里面的QKV（Query, Key, Value）机制，能详细说说这个过程吗？3. Transformer的训练复杂度还挺高的，尤其是在处理长序列时。你了解哪些工作是致力于降低它训练时间复杂度的？4. 长上下文（long context）是现在LLM的一个研究热点，你都知道有哪些方法可以解决或者缓解长下文问题？5. GQA（Grouped-Query Attention）的原理是什么？...

准备投递大模型后训练/应用，基础较弱求狠批，项目是本科毕设比较水，不知道要不要将实习拆开成Rag和微调两个，把Rag/微调写到项目

全程30分钟，无手撕，部分八股是从项目中引申的，感觉一面像是仅记录情况。面试过程有点尴尬，好几个问题都是我讲完了，面试官好像觉得不够，问“还有吗”，直到我说不出来了为止，可能我列举得不够全。1、RAG比赛的提问：混合检索和精排是怎么做的；如果不用RAG，会有多少分；比赛比较仓促，如果给你更多的资源，你可以从哪些方面来优化2、了解航天所实习的情况3、毕设项目提问：数据集构建的过程，多阶段微调时的参数，问是Lora还是全量微调，回答Lora后追问Lora的原理和我用Lora的参数，问我有没有试过其他参数和其他Lora方法；如何缓解过拟合的问题，我回答数据集和调参后，对方好像觉得不够，我就扩展到整个...