快手广告算法

1️⃣一面 1．自我介绍，问实习和论文2．了解哪些最新的多模态大模型，简要介绍3．在 BLIP -2或者 Qwen - VL 中， Learnable Query 的作用是什么4．介绍一下Wide&Deep和DCN这两个模型5．大模型的后训练是怎么做的，在 VLM 上做后训练有什么区别6．知道 SAM 吗？说说 SAM 是怎么做的7．了解多模态 RAG 吗8．概率题：一根绳子剪成三段，这三段可以围成三角形的概率是多少9．代码：一个推荐链路的排序2️⃣二面1．自我介绍，问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．平常训练或者微调 LLM 或者VLM，有什么感受6. 专家划分子空间是区分不同任务但有时候并不能取得理想的效果这是为什么7. 概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率8. 场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延📳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。

岗位：AI Agent开发一面 8.25：实习拷打双亲委派机制怎么打破双亲委派机制Multi agent的优势是什么平时怎么学习技术的无手撕二面 8.28：实习拷打agent工程上的稳定性和流量超出的机制是怎么做的Agent的线上排查和普通的排查有什么不同无手撕三面 9.1：主要问实习SpringAI的了解，有哪些优点未来的打算HR面 9.4：除了普通的HR面问题，还问了实习中很多业务相关的等意向中~

▶️一面 🚤时长约50min1．自我介绍。2．拷打了一下项目和论文。3．为什么多头注意力能提升表达能力？4．为什么要在大模型中使用 RMSNorm ？和 LayerNorm 有什么差异？5．KV Cache 是怎么起作用的？为什么对长上下文推理很关键？6．大模型推理时的加速思路？7．模型微调时遇到过过拟合吗？怎么处理的？8．✨算法题手撕：1️⃣字符串的全排列2️⃣二叉树序列化与反序列化▶️二面🚤时长约40min1．自我介绍，深挖简历。2．深挖项目，针对项目思路不断追问。3．大模型生成内容如何做去重过滤？4．如果词表特别大（10w+ token ), Softmax 加速通常有哪些实现？5．如果要在中文领域做Instruction Tuning ，需要注意哪些数据问题？6．LoRA 和 Prompt Tuning 有何区别，分别适于什么场景？7．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。

这一期也写到第四期了，我也算大模型老油条了hh，还是攒了点面经，把最近面到的美团啊，百度啊，字节啊之类的全发出来，说实话，我算半个从业者，我在5月份的时候我说过，大模型火不了多久，agent也是。这互联网的东西都是有潮汐的，有涨潮的时候自然有退潮的时候，搞金融的和币圈的估计尤其感受深刻，似那三角洲啊，哈基米音乐和Labubu一样，发了烧的人总会退烧的。偏执于发烧的人总会被烧死的，所以啊，保持清醒，保持冷静，在今后几十年里都是受用的。然后再打个广告吧，我的学习路线已经完成升级了，现在是3.0版本，大伙苦于没有学习资料可以来看看。好了，说说正事：美团：先问了问情况，比赛怎么打的，整体名次怎么样，然...