居然是两个面试官一起面我先做个自我介绍，然后开始问实习项目相关的，全都问了一遍为什么当时做这个功能的时候选择了 koakoa 相比其他框架有什么优点吗导出文档这个功能有没有考虑前端代码执行被阻塞的问题你实现这个功能的时候遇到了哪些困难呢如果现在让你重新做这个需求的话，你会怎么去调研和实现呢介绍一下 kafka 的 provider 和 consumer有考虑做并发上的优化吗pm2 在这里有什么作用pm2 的进程保活有了解过吗讲一下你平时使用到的 ai 相关的场景这个 hover 卡片组件是怎么封装的讲一下你理解的命令模式为什么这个功能可以用命令模式重构呢使用命令模式相比直接修改状态有什么好处用户快速点击撤销的时候有没有在性能上做什么优化呢重构的时候有没有遇到什么卡点讲一下你在腾讯做的项目的难点讲一下 url scheme 的原理讲一下自定义拖拽事件是怎么实现的介绍一下你在字节做的业务监控报警治理这里你做了什么工作有了解过上报的采样率吗讲一下 bem 是什么为什么不采用其他 css 方法论了解过 tailwind 吗，优势是什么反问

滴滴如何，值得去吗❓滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动啦！先说结论：非常安利！！！ 在滴滴成长很快，对新人有培养体系。老板们和同事都很职业，能力强，培养了我比较好的职业习惯，也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点，挺过去就好了。 上下班不打卡，包晚餐，9点后打车免费。有商保报销90%，过节有公司礼盒。有人情味，相较其他厂老人（3年以上司龄）相对更多些！1️⃣网上都说产品经理上限更高，工资也高，我就想试试产品，所以投了很多产品相关岗位。 2️⃣投递方式：内推 3️⃣岗位：产品运营 4️⃣面试，30分钟： 1.自我介绍 2.两段实习经历介绍，哪段更有收获，追问细节 3.其中一段实习...

结合最近辅助修改的简历及项目，老师总结了部分大模型微调简历的踩雷点。🙅‍♂️错误示范：在 x任务中，获取 xxx 条数据，通过规则 or 脚本清洗出 x 条数据，然后微调 y 大模型，在业务上提升 x 个点。✍🏻原因:大模型微调的平台是现成的，基模是现成的，体现不出核心能力。✅应该怎么写？首先介绍业务背景：业务是一个销售对话业务，机器人是销售，代替真人，直接面对用户。我们会给模型设定任务，任务是 prompt 。步骤1️⃣．提取训练数据问题：1.真人通话每通电话任务是未知的，我们训练数据是任务＋通话的 pair 对。2.真人通话很乱，与客户的对话是各种交叉的，导致 asr 后并不是一人一轮。解决方案：1.首先通过大模型 prompt 对该通电话提取任务，得到任务＋ pair 对。需要用到 cot + reflection ＋多 Ilm 一致性+ debating 的模式。2.使用大模型根据以上任务和真人对话，让大模型编写出通话内容。提问，为什么要编写而不是直接用？步骤2️⃣．制定训练数据集问题：1、正常的对话内容，前面几句和后面几句基本上一致的。都是问候和拜拜，但是也有一些差异。2、因为都是相似场景，虽然任务不同，但是很多场景语义很相似。解决方案：1、基于轮次的权重采样：通过轮次设定权重进行 weighting sample 。解决问候和拜拜的高占比问题。2、基于语义的采样：使用 bert 对对话内容进行 embedding ，然后使用层次聚类通过调节阈值聚类出相似语义的类。对一个类里的样本进行随机采样，提问，为什么要对重复语义的数据进行下采样？3、基于客户类型和产品的采样，因为很多产品是热品，导致对话内容有偏，用户类型一样，需按照类型调整整体比例采样。提问，为什么要这么采样？步骤3️⃣．制定训练数据集我们直接把输出当作 target 进行训练。使用的 lora 训练，但是 lora alpha 设定成为4倍的时候达到了比较好的效果，经验值不同任务不一样，提问，在各种情况下要怎么调？步骤4️⃣.dpo训练问题：v1版本训练时，很多输出内容是对的，但是输出的语气不太像真人，机器人味还是很严重。解决方案：由于训练本身是有 ground truth 的，因此使用v1训练的模型，预测训练集，使用大模型对比两者语气不符合训练集的拿出来，使用训练集的 ground truth 和模型的预测数据作为 dpo 训练对，对v1版本模型重新训练。📳这里老师只是简要进行概括解答，具体情况和详细解答可以咨询辅导，如果想了解项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。#算法# #简历中的项目经历要怎么写# #算法岗面试# #互联网大厂招聘#

1.来局手撕快排算法2.有无关于课题组产品压力测试，并发量测试3.在实现gps定位模块过程中使用了什么框架，在线程处理方面用什么把性能提升（任务队列、互斥锁信号量）4.gps跟踪系统获取的位置信息如何转化为具体的地理坐标，进行地址编码?(从 GPS 数据解析经纬度、坐标转换（WGS - 84 到 GCJ - 02）以及地址编码（调用高德地图 API）)5.kalfka6.reactor处理网络I/O方面，相对于阻塞I/O有什么7.使用过哪些数据库语言，mysql查询效率差来自哪些方面问题，有什么解决方案？（索引，嵌套子查询，表设计）8.反问