大模型算法岗现在都问这些了吗？？

发面经攒人品1.自我介绍环节，简短讲完教育经历，实习经历，科研经历(不相关就跳过了)2.实习经历比较相关，说话头\换脸，说实话实习复现了不少工作，然后又隔得比较久了，就讲了自己最近看的HunyuanVide里面的一个人像视频模型和字节开元的一个人脸编辑模型。3.Stable diffusion拷打，模型结构，推理流程，模型预测了什么，为什么要预测这个。4.讲解这个岗位和广告那边更贴近一点，问对这个领域有没有什么理解。5.力扣题拷打 1.将正整数n拆分成任意k个数，求拆分后的累乘最大是多少？2.螺旋遍历矩阵，力扣hot100原题。感觉答的还不错，希望能过吧。

在GitHub上看到了一个资源库，整理了很多Pytorch面试题和答案，涵盖了从基础概念到高级应用，包括张量操作、自动微分、神经网络构建、优化器使用等关键知识点。准备 AI/ML 岗位面试的同学，真的应该留意一下。 PyTorch 基础1. 什么是PyTorch，它与其他深度学习框架（如TensorFlow）有何不同？2. 解释PyTorch中的张量概念。3. 在PyTorch中，张量和变量之间有什么区别？4. 如何将NumPy数组转换为PyTorch张量？5. PyTorch张量中的`.grad`属性有什么作用？6. 解释CUDA是什么以及它与PyTorch的关系。7. PyTorch中的自...

1. 最近读了哪些paper2. MoE相关，如何实现减少计算量的3. ControlNet介绍（没用过。。。介绍了DiT）4. Lora计算比例，全量微调和部分微调（不记得了）5. diffusion过程6. 手撕dp撕不动我是菜狗😭四月投的校招挂了，很奇怪昨天从boss捞起来约面了

在互联网大厂算法岗的面试环节中，深度学习相关八股文的重要性早已无需多言。算法岗面试八股文看似是一个大家"背答案，对于记忆力的比拼"，但实际上却是互联网大厂面试官考察候选人知识体系完整性和基础知识掌握扎实程度最直接、有效的方式！因此八股文在面试中的重要性不言而喻。大家在求职过程中会发现，当下很多大厂算法岗面试八股文资料杂乱无章，不成体系，需要花费大量的时间和精力进行整理，耽误求职复习进度。本深度学习算法岗求职八股文专栏将互联网大厂面试中的高频八股知识点进行了汇总和梳理，并且附带参考答案。助力大家在求职面试前打下扎实的基础功底，面试过程中游刃有余！本文是《深度学习算法岗求职八股...