小红书实习多模态大模型一面

【引言】刚上大学，老师让我们用VS Code写C语言代码，但配置开发环境的过程踩了很多坑，比如找不到编译器、运行报错等。后来查了很多资料，终于配置成功了！这篇博客就详细记录一下完整的配置步骤，帮助其他新生少走弯路。一、准备工具1. VS Code：免费的代码编辑器，轻量且强大，官网（https://code.visualstudio.com/）下载对应系统版本（Windows/macOS/Linux）。2. MinGW-w64：C语言编译器（Windows系统需要，macOS和Linux自带gcc编译器），官网（https://sourceforge.net/projects/mingw-w6...

1.项目介绍2.介绍在百度实习工作3.具体聊实习工作细节4.在哪些数据集上做的？5.是分开做的还是混合做的？6.用的是多模态模型还是纯文本模型？7.做的工作跟Top-4和Top-8对比了吗？8.讲一下MoE模型和Dense模型的区别和优缺点？9.问RAG项目10.滑窗法overlap了几个句子？11.问最新的RAG方向的进展12.算法题：仍然出了 三数之和

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现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。