2024.3.29找实习日记

1、自我介绍2、介绍强化学习项目状态、动作空间怎么设置的？强化学习算法分为哪几类？PPO是On policy还是off policy？off policy和on policy的区别是什么？off policy相比于on policy有哪些优点和缺点？3、机器学习对哪些机器学习算法比较熟悉？特征怎么选的？lgb超参数怎么调的？特征是越多越好吗？4、实习CPT用了多少数据？什么机器配置？如果训练中途崩溃了模型和数据怎么加载？怎么评估的？SFT什么场景？怎么评估的？baichuan和qwen的区别有哪些？MHA、GQA、MQA的区别？超参怎么调整的？5、手撕MHA

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简历太烂吗都没面试

投了啥： A. 腾讯（3.11号） 本来想让腾讯泡着，自己慢慢复习，结果3.16直接开始约面（PCG），直接推到3.22，预计时长半小时直接G，首先是第一次面试有点紧张答得很烂🤡其次咱不知道是不是KPI，反正第一次面试拿鹅试水了； 死了，然后又捞了（CSIG）打电话问有兴趣没，我说我太菜了哥们搞不来你们那个业务，对腾子开始心理阴影，直接逃避； 笔试AK； 然后又捞起来了，面了一个小时对面说话有点听不懂，沟通不是很顺利，结果就是顺利G； 然后上周又捞了，然后昨天又捞了….（这流程能不能结束啊，别捞了，等秋招多捞捞） 反思：面时还没开始系统整理八股/面经+直接失去自信+别拖 ...