腾讯视觉大模型面经

10.10技术一面，25min基本就是自我介绍，项目介绍，遇到的难点与解决因为后面在聊天的过程中面试官说他是做搜广推的，所以不了解我做的视觉相关的项目，也就没深入提问，同时也没有八股和手撕。总之非常轻松的一场面试，如果方向是NLP的话可能问的会更细节一些吧。反问环节也是请面试官介绍了一下他们部门的业务方向，很快就结束了，等后续了！10.14技术二面，线下，时间冲突放弃了

实习拷打部分（值得记录的和开放题）： 1.场景内微调训练是怎么做的？增益点在哪里 2.多场景迁移学习的其他优化思路 3.长序列建模的检索方式？如何改进soft search检索方式的复杂度？了解哪些端到端的序列建模 4.项目中的llm4rec是预训练的，了解过如何实现端到端吗 5.了解过的端到端生成式推荐挑几个来介绍 6.开放题：在考虑更充足资源和基建的情况下 如何优化你的项目？（序列建模 llm4rec的角度） 无八股 代码： 最长递增子序列的变式，写两种方法

一面 1、项目介绍2、三段大厂实习经历深入拷打3、问了项目相关的很多八股(各种调优的方法包括AI应用相关的agent，rag方面的知识)4、没有手撕，可能是因为前面拷打了一个小时没有时间了?5、反问二面1、项目深挖2、详细讲一段自己的实习经历，做了什么事情(包括背景，方法论)，最后效果等等，感觉把我的文章在十来分钟内给他讲了一遍3、拷打刚刚讲过的这段实习的细节内容，如为什么这样做，为什么这样调优，为什么删这个，为什么加这个等细节问题，问自闭了4、八股拷打(这一部分很简单，基础八股)5、最大连续子数组(手撕)

一面 1.项目介绍2.简历拷打3.双塔可以用于哪些环节?你觉得目前对双塔模型的研究还存在哪些问题?怎么优化?设计一个电商的商品召粗精链路?4.手推-下MSE的梯度回传?为啥01分类问题不能用MSE?5.长序列建模除了sim还了解哪些?6.场景迁移学习的思路有哪些?7.实习项目的收益点主要来自哪里?后续怎么继续迭代?8.代码:分发糖果9.买卖股票的最佳时机10.反问11.业务二面1.挑一个项目介绍2.项目拷打3.讲一下你对rankmixer的理解?4.对lm4rec的后续迭代方向有什么见解?5.讲一下最近很火的onerec?你认为onerec对你工作最大的启发是啥?6.attention为什么要除以根号dk?7.如果你这个项目资源足够的话，有没有考虑过直接端到端训练?8.手撕多头注意力机制9.代码10.反问