语言对秋招或者暑期实习重要嘛

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.大模型的scaling law2.FP16;FP32和BF163.讲讲lora4.开放性问题：谈谈对当下大模型发展的理解，以及ai工具使用情况。

给我面没招了，发点面经攒攒人品～项目拷打CLIP部分1.CLIP的结构+一个batch里面混入了相同的图片，也就是说一个正样本被当作一个负样本，但它实际是一个正样本，怎么去解决和避免这些问题?在训练或者说Loss层面2.CLIP可以做分类吗?通过对齐的方式做分类你觉得是可行的吗?3.图像输入给大模型，解码输出文本，这样的对齐方式和CLIP有什么区别?这两种哪种是未来趋势?偏八股部分1.COT有了解过吗?结构化的输入/few-shot 为什么会有帮助?(模型层面)2.有了解过哪些大模型?BLIP2的三个loss介绍3.现在大部分的结构不采用Q-former，而用MLP，是为什么?那为什么之前不用MLP，而用Q-former?4.一个多模态模型，它的视觉和文本编码器的参数量大小有什么配比的逻辑?5.一个5乘5的卷积，它可以由几个3乘3的卷积串联来替换，从而减少计算量但保持感受野不变?6.分类任务需要很多标注样本，但是现在想在少量样本的情况下，实现新增任务的效果，如何实现?不希望通过大量数据做微调手撕：经典力扣 全排列

1.自我介绍2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？它能解决向量搜索的哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.了解HyDE吗？介绍一下原理，它在处理模糊提问时有哪些优势？13.随着超长上下文模型的出现，你认为传统RAG架构的必要性是否降低了？14.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？15.手撕：第k大元素20.反问📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

双非本，211硕，研二准备实习。之前0实习，论文有两篇在投，没有中的，boss投了特别多简历，目前只有两个小厂的offer，一个ai应用开发，一个算法（好像算中厂，但不是互联网公司），我现在纠结去哪个，主要我不知道自己算法实习完能否找到算法工作，ai开发又觉得会不会为了被ai替代，我好焦虑，我是个焦虑的水货。有没有友友给点建议？简历方面或者工作方向方面的都可以