滴滴面经

最近在网上看到很多企业开始限制出差政策，引发了广泛关注和讨论。在当下经济形势不佳的大背景下，大小企业的日子都过的挺艰难。出差，这一看似平常的工作安排，实则背后隐藏着巨大的成本。出行交通费（机票高铁什么的）、餐费、住宿，还有员工的出差补贴，这些开支都消耗着企业的资金。我身边有个关系非常铁的哥们，他们接全国各地的金融项目做，前些年，项目经费充足，公司对出差管理比较宽松，不管大大小小的事情（有些必须现场对接，有些其实电话或者线上会议沟通就能解决），都出差去现场沟通解决。今年，老板开会明确强调，非必要的情况全部远程线上沟通解决。既然限制出差，就需要其他办法去推进工作也是在这种背景下，视频会议技术迎来了...

1.实习介绍2.项目介绍(黑马点评)，为什么选择这个项目?3.算法题1(只说思路):大小为 N的数组 a,找到数组中比K大的数。复杂度是多少?4.算法题2(只说思路):假如说给你两个正序的数组，然后找到这两个数组的中位数，该怎么解?复杂度?5.体系结构，或者说在编译器优化的一个过程中，会有一个重要的概念叫指令重排。什么是指令重排?6.线程调度都知道哪些，都有哪些调度算法?7.在校期间有没有对一些前沿的 A大 A大模型的技术有没有了解?有掌握一些，比如说类似 Agent。 CP 啊，或说 function calling，或说 ATOA 这种一些，或说 rag 啊，这些技术吗?有去有去学习吗?比如说 agent、rag8. RAG 能解决什么问题?9.聊非技术问题，自学能力、为什么转行之类的。10.反问。

还以为有一段实习接下来再找实习会很轻松的呢，双非本科，得物字节美团腾讯全部一面挂，期望越大失望越大，想在暑期前再找一段实习的，现在真的有点不知道该怎么办了

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...