虾皮日常算法实习一面 好难

二本，考研二战失利，没有实习经历和工作经历，投了很多很多的简历，基本都是已读不回，好难啊。我能有个面试机会也行啊，不是说金三银四，为什么都是已读不回，求大佬支招

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.你们当时提取的caption涉及到粗细力度吗?2.除了caption数据,为什么还要做一些VQA、reasoning、summary数据呢?3.解释为什么VQA、conversation、reasoning数据可能会提升模型效果4.当时的消融实验是完全消融吗?具体怎么做的?5.你的关键帧是怎么做的?6.技术报告看过吗:glm-4.1V,qwen3-vl,mimo-vl,kimi-vl,seed-1.5-vl7.你有仔细去看现在主流的VLM是怎么去洗数据，或者是怎么构造整套pipeline吧8.假如说你参与到这个进程中，你怎么看待接下来的趋势，或者说你拿到一个STEM任务类型，你会怎么去做，你觉得现在技术报告里的缺点在哪里，你有什么想法吗?9.使用VLM-as-judge做整套的数据清洗pipeline，从合成、清洗、过滤、验证、合并，这块有了解吗

回想去年3月，那个时候我还没有过实习经历就硬冲暑期，结果啥也没有，那个时候也没意识到实习的重要性，好在后来还是找到了中厂的实习，积累了经验，建议之前有实习经历的冲暑期。

腾讯官宣：2026暑期实习开放10000+岗位，技术类扩招36%！AI大模型、机器学习、计算机视觉、自然语言处理……算法岗扩招明显。实习地点深圳、北京、上海、广州、成都都有。听说腾讯暑期实习"优秀者直接免终面" ，这也太香了吧！