NLP算法面经12

✅一面✴️0、手撕： tokenizer，RAG基本流程（可伪代码） ✴️项目： 1、项目具体解决问题 2、每个模块如何实现 3、NL2SQL在处理多表查询的时候采取啥策略 4、k8s和docker在项目中的作用 ✴️八股： 5、对PPO DPO GRPO计算逻辑的理解 6、对KL散度的三种估计的理解 7、LoRA和p-tuning v2的区别，怎么初始化 8、DeepSeek R1训练全流程，MLA具体怎么做的 9、梯度爆炸和消失怎么处理的 10、torch中register_parameter和buffer啥区别 11、torch如何实现不记录梯度 12、torch squeeze和unsqueeze干嘛的 13、python设计删除流程的时候，若涉及可变和不可变对象该如何debug 14、多机多卡和单机多卡的实现上有什么不同？ 15、tokenizer的输出？📳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。

入职一个多月了，来分享一些landing的感受～ 整体说下：可以打85分，毕竟当时辞职就是想要走出舒适圈，的确也会有些不舒适，但基本上是因为阿里和网易风格有差别，需要一些时间适应 我所在的产品线整体风格不卷，加班不严重，周末大家都安排自己的生活，可以安心放下手机，也让我彻底放下“不秒回羞耻症” 阿里云团队规模太大，分工很细，人也很多，想搞清楚一件事情要对接好多好多人，要熟悉的流程也贼多，这个过程的确有些累，但我估计只要在大厂都会这样 感觉这边做事情自由度更高，换句话说，老板只要结果，过程怎么做自己想办法去 凡事凡人都爱讲价值。初次对接的其他部门的同事，也会直接问我，“你对业务的价值是什么” 前...

找不到实习，有一个中科软的实习，做保险系统的ai项目的产品岗位，对以后做产品工作有帮助吗，要去吗

一下子就一周年，不知道大家有没有这种感觉，就是当你知道有这个日期时，你就很想很期待快点到达那一天，但其实到了那天，也就那样。说说一周年对于一个刚毕业的牛马， 有什么感受。很多博主会教你怎么去应对职场， 但其实当你真的遇到了，你还是会败下阵来。对于我，我觉得成长的点在于：1. 当上面给我一个任务，我要做的不是马上开始做， 而是确定好细节，比如，为什么要做？要怎么做？要做到什么效果？这个是我这一年，最大的一个体会了。 因为前一个任务就是犯了这些错，导致在开组会被批。极其丢脸和挫败。2. 有时候会很焦虑， 因为给到一个都不知道能不能完成的任务，是最头疼的，你做的没有方向，就是有时候你知道你现在在做的...