秋招大结局了

2.28一面，就一面，答的很烂感觉居然过了因为面试的时候答的很烂，压根没想到能过，反问环节就啥都没问只记得面试官说需要写一点前端的东西待遇:包吃住，工资不到3感觉有诈，这真的能去吗？😰

ai算法实习生2026.03.04，下午14:00，一面，线上，1h左右，都开摄像头了1.自我介绍2.多策略微调这个项目是什么类型的？在 910B3 服务器上微调Qwen-3-8B 模型，使用全量微调、lora 微调和 freeze 微调三个策略做对比，是自己为了学习模型微调自主开展的项目。3.这个项目最终成果和目的是什么？目的是提升模型在中文语义理解方面的能力，最终用中文逻辑推理、中文语理解、知识相关三个数据集完成了测试。4.可以举例说一下中文语言理解的实现过程吗？选用中文逻辑推理、中文语理解、知识方面的三个数据集，基于Qwen-3-8B 模型用三种微调策略训练后，用这三个数据集对模型进行中...

攒人品中～～1.介绍 Lora 的思想，为什么有效2.DPO 的数据集来源3.PPO 和 GRPO 的区别（损失函数的 clip 作用）4.什么是大模型的幻觉，大模型解决幻觉的方式有哪些5.为什么降低温度能缓解幻觉6.你项目中 system prompt 和 user prompt 的区别7.DeepSpeed zero-3 有什么改进8.verl 和 vllm 你是怎么配合的，每个在项目中的作用9.手撕：LCR 076 数组中的第 K 个最大元素

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...