蔚来汽车AS一面面经7/5面试普通二本，老师推荐给的机会给蔚来投的简历，因此直接进入面试流程帖主有2个基本项目:1.selenium爬虫做招聘词条分析的简单项目2.美赛F奖的一个传统算法与机器学习相结合的音乐流派分析项目。1面:1.常规自我介绍2.介绍一下自己的第2个项目，然后我给面试官讲了为什么构建人际网络我不选择机器学习而是并查集，以及相似度类比用到的余弦相似度与k-means聚类，然后面试官问了一下k-means的原理与底层实现注意的细节，k-means的k值你是怎么定的呢？调参效果如何？余弦相似度介绍下为什么选择，他有什么优势吗？3.看了一下ACM经历，介绍下自己竞赛经历给你带来了什么...

这份实习offer也太好拿了吧😥虽然我没有细学前端，但是JavaScript和css学会不是很容易嘛。感觉随随便便就可以进了。是不是有什么套路呀，进去之后好比坐牢😅

想找硬件电子的都没人回，应该怎么办呢😭

4.21 投简历4.23 约后天一面4.25 一面无手撕，上来先拷打论文，其中有个地方用了rag，面试官问我这里是怎么把文本转换成向量储存的。(我以为是问我工程上的实现，这是去年做的一个小模块，回忆了半天细节，答得支支吾吾，面完了之后结合下一个问我才意识到其实是问我embedding过程)看我支支吾吾就直接问transformer是怎么把token处理成向量的。transformer的self-attention和cross self-attention区别在哪里。pre-norm和post-norm的区别？进一步，为什么现在主流大模型都用post-norm。lora的实现过程。大模型用的Lo...