投的是AI应用开发岗位，10.10号线下面华为，可恶的是那天让我9点去那里线下面试，搞得哥们要早起一波。到那签完到之后，马上就发短信给我说开始面试了。然后一面大概持续了1个小时，一上来就让我手撕，虽然是hot100里面的，但是线下的纸笔手撕让人难崩，磕磕绊绊才撕出来。撕完后开始拷打实习和八股。一面完之后去外面吃西瓜，小零食啥的，小零食还没吃完就喊我二面了。二面也差不多持续了1个小时，前面拷打实习没问题，后面手撕让我撕一个transformer，哥们都懵了，直接说了不会，然后又要我撕一个attention机制，写了一半还是说记不得了，最后让我撕了个矩阵乘法好像，后面也是撕出来了，哥们以为二面完要挂了（都没有反问环节），结果出来之后秒过，真惊呆了，果然是学历厂啊。最后的主管面也问了不少实习内容，也问我拿了哪些offer，还有职业规划，爱好啥的。结果也是满足1145 25定律。丝滑入池~这个定律有点意思：1145是指面完后当天的23时45分会有一个面试反馈邮件。25是指面完后的第25个小时官网就会发生状态更新。

一面80min：项目实习孤立森林的原理，one class svm的原理，这两者的区别oc-svm与普通svm的区别，损失函数是什么，怎么优化svm的kkt条件有哪些，分别有什么作用boosting和bagging算法的区别是什么随机森林和xgb的区别和适用场景是什么哪个更能控制方差，从概率论的角度分析gnn和gat的区别是什么，这两者有什么优缺点现阶段很多实时计算量是不用gat的，你知道什么原因吗，有没有可替代方案时序预测方法有哪些，你为什么在项目中选择这个时序预测方法，有没有选择其他的方法不能只从结果和业务的角度分析，需要更多考虑算法的底层逻辑的差距code：动态规划十分钟后二面，个人原因调整了面试时间，同时也换了面试官，这将是我最后悔的决定二面80min项目实习质疑项目的真实性和可靠性，全程觉得项目没什么用，做的实习毫无意义xgb分裂熵是怎么计算的，叶子结点的权重是怎么计算的，讲解相关的公式svm为什么使用核函数，有哪些核函数，其他方法也能进行高纬映射，为什么用了核函数讲解svm的计算流程和相关的公式lora的时候是微调的哪个部分，为什么是微调注意力矩阵，其他的呢，怎么微调的，从代码层面讲解，从公式上面证明讲解大模型原理，讲的太大了太空了，需要结合具体的公式进行分析code：连接两棵树后最大目标节点数2的变体，面试官当场手出，没做出来肯定凉了，也无所谓了

疑似kpi面，没想到人生中第二次面试就遇上了哥们2月份投的技术研究方向简历，10月了给我捞起来面一下，面之前啥信息也没有，就一个通知让我选面试时间，和告诉我对面是微信读书&输入法&秒剪团队面试上来他也不介绍自己是什么背景，就说是腾讯，然后让我自我介绍+讲项目经历，中间穿插很基础的细节追问，面试官对我这个领域的很基础的概念名词都不熟悉，感觉专业不对口（kpi面特征1），介绍过程中我也有问对面什么背景，主要我这么问是为了方便我简述不重要的内容，面试官回避问题让我直接讲（特征2）。讲的过程中经常听到他敲键盘，推测可能在干自己的事（特征3）。整体介绍都很顺利，没有啥问题是他问完我答不上来的，然后我讲完项目最复杂的部分他也不追问，就说开始做题吧，出了一道编辑距离动态规划问题，做的过程中他也不关心我的想法，就美美关摄像头开始敲键盘，等我写完了让我解释一下，解释完了他也没追问，就说他没有别的问题了，进反问环节。（这边有多像kpi我就不说了）反问我问对方是做什么的（直到现在我都不知道他们是哪个组做什么的），他说是秒剪的，组里想招点做视频编辑/生成的，“来看看有没有tts方向的合适人才”（感觉这句话是在给他的hr找补了）。第一天晚上7点面的，面到8点，第二天上午11点流程结束。写在最后：wxg不咋招人早有耳闻，不招人不招呗跟我有啥关系。结果还真有关系，来搞搞心态哈哈。大伙儿觉得是kpi面吗

一共42min左右，体验点赞。1，面试官自我介绍，以及面试流程2，我自己介绍，表达意愿。3，讲一下百度实习的经历吧，讲完第一点产出就针对多轮对话做了提问，还有我自己的策略设计。4，手撕，盛最多水的容器，不能倾斜容器。输入一个list输出容器可以容纳最多的水。使用双指针，分析时间空间复杂度。5，第二道题，一个电商场景 表里面存了亿级数据，面试官首先介绍业务场景，其次边写代码边讲解规则，需要根据场景讲解思路，然后追问具体的数据工程，去重策略，自动化规则定义等。6，八股，讲分类跟回归问题的区别，常见的算法。7，对于传统机器学习数据挖掘算法，请问了解fp-growth嘛？没接触过，说使用的场景较少不太了解。8，讲一下rag吧，现在都有deepseek这些了，为啥要做rag。我回答本质之后扩展了一下跟微调的区别和两者结合的场景。9，进入反问环节，讲了业务工作，关于风控模型以及量化等，展开问双十一等等。10，问实习时长和到岗时间。11，面试官提醒把第二题截屏，下去写个demo准备下，二面要看下大致效果。接好运

timeline：  08-04 投递 09-01 笔试 09-16 一面  一面 35m  自我介绍 手撕：压缩字符串（类似 aabbccc->a2b2c3） 看代码找问题：野指针 C 语言如何将一个函数的作用域限制在当前文件 逻辑题：123三个人排队，有3个红帽2个蓝帽，随机给他们戴上帽，3不知道自己什么帽，2也不知道自己什么帽，问能确定1是什么帽吗  3不知道自己什么帽 -> 12不是两个蓝帽 2也不知道自己什么帽 -> 1不是蓝帽 所以1是红帽   实习拷打 perf 怎么使用 并发编程遇到过什么问题 不同锁的适用场景 其他语言的掌握情况 反问

📍面试公司：美团🕐面试时间：26届秋招💻面试岗位：搜索推荐算法一面1. 问实习项目2. softmax中的温度系数有什么用？3. 为什么softmax的尖锐分布会导致梯度爆炸?4. 激活函数为什么可以缓解梯度消失或爆炸？5. 梯度爆炸和梯度消失分别会在什么情况下引起？6. 什么样的网络结构容易造成梯度爆炸？7. 为什么残差可以缓解梯度消失或爆炸？Code: 数组第k大值二次一面（挂后捞）1. 主要就是了解项目，没有啥深挖2. 三数之和3. sql题一个table，主要有两列，订单id和商品，一个订单中可以同时都买多个商品，请生成一个新表，分别是商品1，商品2，cnt，统计商品两两同时出现在同一订单中的次数

MTP训练阶段怎么做的？推理阶段投机采样怎么做的？输入1个 token t1，主模型会预测1个token t2 ，MTP层会循环预测N次，N个draft token, dt1,dt2,...dtn，共1 + 1 + N 个token然后 t1,t2, dt1,dt2,...dtn 送入模型模型会并行根据 t1,t2 预测t3，对应dt1根据 t1,t2, dt1 预测t4，对应dt2根据 t1,t2, dt1,dt2 预测t5，对应dt3...当dt中某一个不被主模型接受，就丢弃后边所有的draft token例如dt1，dt2被接受，记作t3,t4，dt3不被接受那么相等于多吐出了2个tok...

1. 构建的新数据集引起其他领域能力下来应该怎么办2. 介绍transformer结构3. 了解clip/blip吗4. QwenVL和InternVL区别5. lora训练相比全参数训练效果如何，为何要用Lora训练6. 全参数训练占显存主要在什么地方7. 降低显存占用的方法：分布式训练8. 对于大模型落地某个具体任务，优化有哪些方向9. 多模态大模型训练时是只训LLM部分还是和vit图像编码模块一起训练10. python里面做大批图像的预处理是多线程还是多进程做11. 有哪些降低KV cache的技术代码1. 一个有序字符串列表，其中插入了稀疏的空字符串，现给定一个新字符串，以O(logn)查询到字符串索引，没有则返回-12. 实现多头注意力机制（torch或者numpy）3. 堆排序过程

bg 双非本双非硕，一段华为2012测开实习一面 20min聊深度学习科研项目和实习python 深拷贝浅拷贝gil 锁大语言模型相关知识了解手撕 lc2974 最小数字游戏二面 40min深挖项目和实习，聊实现方法手撕华为自制场景题，找两个数列的映射关系三面 30min继续聊 Ai 项目和实习经历实习的业务和收获对 Ai 的其他理解模型训练和调参经验对实习岗位是否满意为何测试实习选择 Ai114525 主管面已挂，也不知道说错什么话了，原实习部门也感到无语，也不知道是不是 2012 咖位太高卡学历，实习生也挂，华粉到华黑就在一瞬间😅

面试体验极其好！非常高效！ 通过面试，对理想印象极好！【面试问题】1. 🔍 大语言模型在编码上的能力，请介绍一下它目前能做到什么程度？2. 在多人协作的商业级代码仓里，涉及框架设计、分支管理等，它有哪些短板或实现不了的地方？又有哪些优势？项目介绍5. 上线后产生了哪些实际价值或业务落地效果？6. 抛开单项目，你认为这些工作能对业务产生什么影响？有哪些可能的能力提升方向？7. 项目里，哪些对你挑战最大？哪个未来潜力最大？9. 🚗 你对自动驾驶的了解有多少？10. 如何评价自己的代码编程能力？11. 进入自动驾驶赛道后，你期望的发展方向或能力模块有哪些？12. 对上层的流水线、平台、调度有经验吗？反问业务（软研方向）1. 硬件分析2. 数据处理3. 仿真平台4. 代码集成与部署链路招聘模式：统一筛选后按个人意向与简历匹配度分方向，非定向部门招聘。

#AI##字节##字节面试#

一面已经忘了二面业务面自我介绍最有压力的一件事，如何解决，得到提升有监督和无监督的区别最有成就感的几件事你会因为什么原因离开这个团队面对领导同事和你的分歧，如何解决场景模拟题 如何捕捉电商业务场景中的黄牛个人自我认知，优势和缺陷其他人对你的评价，不足、优势10s回答出最喜欢和最不喜欢的事面对宏大的目标，如何落实在个人工作计划如何制定，平衡重要的和非重要的反问：部门业务、部门业务的工作方法

面试官状态很好，思维活跃问了deepspeed zero，zero 1 2 3 的区别？模型显存占用大小，全参微调 32B 要占多少显存？sft 全参和lora的区别，什么时候用全参，什么时候用lora，lora的rank是什么意思，有什么用grpo是on policy还是off policy的？grpo 和 gspo的区别？做题超时删除，一个类，init()，get(key) value，set() key value 存下来 import timeclass TimeCacheDict: ''' ''' def __init__(self,expire_time:int): self.ca...

昨天晚上一起收到了ai面试和笔试链接ai面没有技术问题笔试是70道行测+10道408（计网内容比较多，没有代码题）+10道企业文化（百度百科里面基本都有）+10道英语（单选）+性格测试行测里面数学偏难，找规律填数的题比较多而且比较阴间，没有图形推理

大模型应用岗，整体约一个小时左右自我介绍面试官介绍部门业务rag系统的搭建过程，评价指标在不改变回复准确度的前提下，如何提升模型回复速度batch query的情况下如何再优化Prefill（预填充）和Decode（解码）都做了什么langchain对比vllm 和 deepspeed的优势是什么，kv cache如何管理python多线程的特点，相较于java和c的区别GIC锁如何实现python真正的多线程手撕 力扣简单不知道能不能过

📍面试公司：中兴🕐面试时间：10.11💻面试岗位：AI软开❓面试问题：HR面，前15分钟HR问一些家庭信息，性格，综合素质之类的问题，后15分钟一面的面试官接力1.为什么想来XX城市2.追求高薪还是离家近，既然想要高薪资为什么不去深圳之类的大城市？3.如何看待AI对程序员的冲击，如果被AI取代会不会有挫败感4.现在有哪些offer，期望薪资是多少?我要了27w（感觉中兴应该是开不到这个价）5.你觉得在实习时，跟其他实习生对比有什么优点？6.你觉得我们如果选择你的话，你有什么优势能胜任这个岗位？7.有没有投华为？我说投了但是由于时间原因去不了线下参加，应该是没希望了8.有没有师兄师姐在中兴？没有的话那你了解中兴的工作情况吗？面试官说感觉中兴网上的风评不太好。我说了解一些，知道是单休，面试官说不是的，我们是大小周🙌面试感想：有一些问题还挺难答的感觉，感觉中兴给不了这个价，但是低于这个价又不想去

上海人工智能实验室-2026届秋招-算法1013给定一个长度为 n 的字符串 s（下标从 1 开始），仅由大小写英文字母组成。保证 n 为偶数。定义如下“扩散”过程：总共进行 n 次操作。初始时，阴阳盘处于“阴”的状态；第 i 次操作访问的位置 p 的确定方式如下： 若 i 为奇数，则 p = n/2 - floor(i/2)；若 i 为偶数，则 p = n/2 + i/2；随后，根据 s_p 的大小写与阴阳盘当前状态进行修改。此修改规则与操作次序 i 的奇偶性无关： 若阴阳盘为“阴”且 s_p 为小写字母，则将 s_p 改为对应大写字母，并将阴阳盘切换为“阳”；若阴阳盘为“阳”且 s_p 为...

仿真评估算法工程师1. 09.12 投递2. 09.27 笔试3. 10.13 一面1. 自我介绍2. coding2.1 一个1TB文件，每行一个字符串，如何高效的得到频率最多的前十个，说思路方法即可2.2 手撕全排列3. 八股C++4. 实习经历拷打5. 项目经历6. 反问7. 当天约二面4. 10.15 二面1. 自我介绍2. 实习项目拷打3. 两个实习项目对比提问4. 一些开放的场景题5. 反问6. 全程30分钟，体验非常棒，但是无手撕无八股，不会遇到 kpi 了吧

三面主要以聊项目为主，问题相对比较少，无手撕DPO相比于PPO的优势？在不同的项目中，都使用了DPO，有哪些区别？如何分析训练结果并改进训练数据的构造方式？多模态的DPO的训练是如何做的，如果构造数据？