请大家帮忙选一选都是日常实习，字节没有转正机会，蔚来有转正机会但是不保证一定可以转正

一面自我介绍项目+论文为啥项目中使用Ptuning？说一下Ptuning的原理如何关注训练过程中的指标？ 训练步数如何确定？RLHF的整个流程详细llama factory代码看过吗？DPO了解吗？算法题 二分，medium， 旋转数组的最小数字二面二面面试官问了很多开放性问题，就是丢给你一个一个问题/实际的步骤，问你怎么解决，怎么考虑，而不是问某某东西的原理自我介绍项目训练大模型的数据如何弄的？RLHF的三个流程中你觉得哪个应该是最重要的？为什么？为啥RLHF中要用PPO？和其他RL算法的区别？为什么需要Rewar model？Reward model 如何训练？Reward model 你...

岗位主要都是搜广推，没有搜广推岗位就是机器学习OC：无泡池子：无hr面中：vivo 3.29二面中：快手二面 3.29一面中：快手一面 3.25  vivo一面3.26  腾讯一面 3.27 夸克一面 3.28  拼多多一面 4.1 美团一面 4.2 完美世界一面 4.3  高德一面 4.5待面试（笔试完成，等被面试捞）：京东，腾讯音乐笔试中：钉钉，饿了吗，蚂蚁，微众，携程，夸克，高德，腾讯简历审核中（未收到笔试）：阿里云第二志愿，oppo，小米，58，阿里巴巴，字节，百度，淘天第二志愿，菜鸟，shopee，小红书，华为，阿里文娱，bilibili，通义，联想，微软，amazon，paypal简历挂：阿里云第一志愿，淘天第一志愿，metapp一面挂：京东，转其他部门

1. 自我介绍2. 拷问项目论文实习，针对论文里面的细节细问3. 八股环节腾讯wxg问的深度学习里面比较基础的，梯度消失，梯度爆炸为什么，怎么解决快手问transformer比较多，还要手撕attention（输入不是qkv怎么得到qkv），unet，多头注意力还有问ssim计算公式，psnr计算公式卷积相关八股，包括参数量，输出通道数计算BN中参数个数L1相比于L2损失函数的好处还有面试官天马行空，让介绍yolo，sora4. 算法题环节力扣hot100掌握基本差不多，但有时也会手撕一些网络结构，掌握transformer，unet，和一些torch基本张量操作应该也差不多了。