2024/9/3 蚂蚁笔试

就学了几天算法，八股也没背，随便乱做，算法题不算很难，最后一题不会。前两题还是挺简单的加强神里凌华

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...

很多人刚开始实习时，都会有一种期待：有 mentor 手把手带，有同事耐心讲解，每天都能学到新的技术和经验。但真正进入团队之后，很快就会发现现实没那么理想。mentor 可能经常在开会，同事也各自忙着推进需求。你有问题的时候，有人简单回一句文档里有，有人让你先自己看看代码。等到真的卡住了，很多时候只能自己查资料，或者干脆去问 AI。刚开始遇到这种“放养”状态，很容易怀疑自己：是不是团队不重视实习生？是不是这段实习学不到什么东西？但时间久了你会发现，其实这种情况挺常见的。一方面，团队本身就很忙。大部分人都有自己的任务和进度，很难抽出很多时间专门带人。另一方面，工作里的很多知识，本来就很难通过讲解快速掌握。代码结构、业务逻辑、系统设计，这些东西往往要自己慢慢看、慢慢试，才能真正理解。所以很多时候，实习能学到多少，确实很大程度取决于自己。遇到问题先自己查资料、看代码，实在不行再去问人；做完需求之后再回头想一想，有没有更好的写法。这些主动的过程，反而比别人直接给答案更有用。从这个角度看，“放养”未必完全是坏事。它可能不那么舒适，但会逼着你自己去摸索。只要环境不是完全没人理，愿意回答关键问题，其实已经算不错的实习体验了。

至今仍在实习，投简历实习时间写到至今合适吗🤔🤔