快手一面

给我面没招了，发点面经攒攒人品～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?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?3.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)4.有了解过哪些大模型?BLIP2的三个loss介绍5.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?6.一个多模态模型，它的视觉和文本编码器的参数量大小有什么配比的逻辑?7.一个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?8.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

自从周二面完二面就没有消息了啊😌，面试官说要比较一下，是周四周五出，怎么到现在还没出，昨天下午还问了hr说面试结果还没出不知道怎么回事

美团，后端开发，核本–业务研发平台，具体不知道什么部门，不是做业务的，做外卖的基础建设，有很多方向，比如稳定性，听着挺核的快手，ai应用开发，做快手自研的codeflicker，就是编程的agent，部门比较大，但好像是对内的agent怎么选择呢，可能要考虑后面是做ai方向还是后端方向，然后需要考虑转正率吗，感觉快手强度会高点，周末有可能上班，不过美团应该也不轻松，希望大家给点建议

面试岗位：golong开发工程师，部门：AI数据及云原生架构中心3.27 一面 50min1.问实习2.go相关八股3.手撕：回文子串数、mysql题4.反问4.3 二面 40min1.手撕多线程问题2.实习经历3.反问面完二面后一周没动静，上周五晚上一看直接显示挂了面完一面这个岗位就下架了，估计是没hc了吧